KR102256345B1 - apparatus and method for providing information on Parkinson's disease using neuromelanin image - Google Patents
apparatus and method for providing information on Parkinson's disease using neuromelanin image Download PDFInfo
- Publication number
- KR102256345B1 KR102256345B1 KR1020210016667A KR20210016667A KR102256345B1 KR 102256345 B1 KR102256345 B1 KR 102256345B1 KR 1020210016667 A KR1020210016667 A KR 1020210016667A KR 20210016667 A KR20210016667 A KR 20210016667A KR 102256345 B1 KR102256345 B1 KR 102256345B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- neuromelanin
- region
- parkinson
- disease
- Prior art date
Links
- 208000018737 Parkinson disease Diseases 0.000 title claims description 122
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 88
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 20
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims abstract description 16
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 claims abstract description 10
- 206010003694 Atrophy Diseases 0.000 claims description 62
- 230000037444 atrophy Effects 0.000 claims description 62
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 34
- 210000003625 skull Anatomy 0.000 claims description 15
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims description 13
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims description 13
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 10
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 8
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 5
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 210000004062 tegmentum mesencephali Anatomy 0.000 claims description 3
- 206010034010 Parkinsonism Diseases 0.000 abstract description 5
- 208000027089 Parkinsonian disease Diseases 0.000 abstract 4
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 64
- 230000006870 function Effects 0.000 description 19
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 11
- 239000002547 new drug Substances 0.000 description 11
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 7
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 6
- 210000003523 substantia nigra Anatomy 0.000 description 6
- 230000004770 neurodegeneration Effects 0.000 description 5
- 208000015122 neurodegenerative disease Diseases 0.000 description 5
- 210000005013 brain tissue Anatomy 0.000 description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 230000003631 expected effect Effects 0.000 description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 4
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 210000003463 organelle Anatomy 0.000 description 3
- SFLSHLFXELFNJZ-QMMMGPOBSA-N (-)-norepinephrine Chemical compound NC[C@H](O)C1=CC=C(O)C(O)=C1 SFLSHLFXELFNJZ-QMMMGPOBSA-N 0.000 description 2
- XUMBMVFBXHLACL-UHFFFAOYSA-N Melanin Chemical compound O=C1C(=O)C(C2=CNC3=C(C(C(=O)C4=C32)=O)C)=C2C4=CNC2=C1C XUMBMVFBXHLACL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 210000003169 central nervous system Anatomy 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 210000000805 cytoplasm Anatomy 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- VYFYYTLLBUKUHU-UHFFFAOYSA-N dopamine Chemical compound NCCC1=CC=C(O)C(O)=C1 VYFYYTLLBUKUHU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 210000005064 dopaminergic neuron Anatomy 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 210000000627 locus coeruleus Anatomy 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 229960002748 norepinephrine Drugs 0.000 description 2
- SFLSHLFXELFNJZ-UHFFFAOYSA-N norepinephrine Natural products NCC(O)C1=CC=C(O)C(O)=C1 SFLSHLFXELFNJZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 2
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 2
- 208000024827 Alzheimer disease Diseases 0.000 description 1
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 1
- 208000024806 Brain atrophy Diseases 0.000 description 1
- 206010073306 Exposure to radiation Diseases 0.000 description 1
- 208000024875 Infantile dystonia-parkinsonism Diseases 0.000 description 1
- 208000034819 Mobility Limitation Diseases 0.000 description 1
- 206010044565 Tremor Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 206010002026 amyotrophic lateral sclerosis Diseases 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000002886 autophagic effect Effects 0.000 description 1
- 230000003925 brain function Effects 0.000 description 1
- 150000003943 catecholamines Chemical class 0.000 description 1
- 230000030833 cell death Effects 0.000 description 1
- 239000003576 central nervous system agent Substances 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000003748 differential diagnosis Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 229960003638 dopamine Drugs 0.000 description 1
- 238000009509 drug development Methods 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 208000001543 infantile parkinsonism-dystonia Diseases 0.000 description 1
- 150000002505 iron Chemical class 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 210000003712 lysosome Anatomy 0.000 description 1
- 230000001868 lysosomic effect Effects 0.000 description 1
- 230000004142 macroautophagy Effects 0.000 description 1
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 description 1
- 210000001259 mesencephalon Anatomy 0.000 description 1
- 229910021645 metal ion Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000004400 mucous membrane Anatomy 0.000 description 1
- 238000010984 neurological examination Methods 0.000 description 1
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 1
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000005298 paramagnetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 239000000049 pigment Substances 0.000 description 1
- 239000000902 placebo Substances 0.000 description 1
- 229940068196 placebo Drugs 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 235000004252 protein component Nutrition 0.000 description 1
- 235000018102 proteins Nutrition 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 210000003934 vacuole Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
- A61B5/004—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room adapted for image acquisition of a particular organ or body part
- A61B5/0042—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room adapted for image acquisition of a particular organ or body part for the brain
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
- A61B5/4076—Diagnosing or monitoring particular conditions of the nervous system
- A61B5/4082—Diagnosing or monitoring movement diseases, e.g. Parkinson, Huntington or Tourette
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4848—Monitoring or testing the effects of treatment, e.g. of medication
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7246—Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
- A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/4806—Functional imaging of brain activation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
- G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
- G01R33/5608—Data processing and visualization specially adapted for MR, e.g. for feature analysis and pattern recognition on the basis of measured MR data, segmentation of measured MR data, edge contour detection on the basis of measured MR data, for enhancing measured MR data in terms of signal-to-noise ratio by means of noise filtering or apodization, for enhancing measured MR data in terms of resolution by means for deblurring, windowing, zero filling, or generation of gray-scaled images, colour-coded images or images displaying vectors instead of pixels
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/174—Segmentation; Edge detection involving the use of two or more images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2576/00—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
- A61B2576/02—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part
- A61B2576/026—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part for the brain
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
- G06T2207/10096—Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging [DCE-MRI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20092—Interactive image processing based on input by user
- G06T2207/20104—Interactive definition of region of interest [ROI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20112—Image segmentation details
- G06T2207/20128—Atlas-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20112—Image segmentation details
- G06T2207/20132—Image cropping
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30016—Brain
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Pathology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Neurology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Neurosurgery (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공지능(AI) 기반으로 뉴로멜라닌 관련 자기 공명 영상(Magnetic Resonance Imaging, 이하 'MRI'라 함)을 분석하여 파킨슨 병과 관련된 맞춤형 정보제공 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for Parkinson's disease using neuromelanin images, and more particularly, by analyzing magnetic resonance images related to neuromelanin (hereinafter referred to as'MRI') based on artificial intelligence (AI). It relates to a device and method for providing customized information related to a bottle.
신경퇴행성 질환은 신경 세포들이 어떤 원인에 의해 소멸함에 따라, 뇌 기능의 이상을 일으키는 질병을 지칭한다. Neurodegenerative disease refers to a disease that causes abnormal brain function as nerve cells are destroyed by some cause.
대표적인 신경퇴행성 질환으로는 흔하게 알츠하이머병이나 파킨슨 병, 드물게는 루게릭병 등을 예로 들 수 있다.Typical neurodegenerative diseases include Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and, rarely, Lou Gehrig's disease.
신경퇴행성 질환 중에서 파킨슨 병은 신경세포가 파괴되는 대표적인 신경퇴행성 질환으로, 몸이 굳어가고, 손발이 떨리며, 잘 걷지 못하는 증상과 함께 우울, 불안감이 함께 동반되어 삶의 질을 크게 떨어뜨린다.Among the neurodegenerative diseases, Parkinson's disease is a representative neurodegenerative disease in which nerve cells are destroyed, and symptoms such as hardening of the body, trembling hands and feet, difficulty walking, depression, and anxiety are accompanied, which greatly reduces the quality of life.
이러한 신경퇴행성 질환을 진단하는 방법으로는 점막과의 접촉, 또는 피부 파괴, 또는 천연 또는 인공 체구 이외에 내부 체강 없이 진단하는 비침습적 방법으로 진단하고 있다.As a method of diagnosing such a neurodegenerative disease, a non-invasive method of diagnosis without contact with mucous membranes, skin destruction, or an internal body cavity other than natural or artificial bodies is diagnosed.
현재까지의 파킨슨 병 진단 및 약물유발성 파킨슨증의 감별 진단에는 동위 원소를 이용한 [18F]FP-CIT 양전자 방출 단층촬영(Positron emission tomography, PET)이 가장 객관적인 방법으로 사용되고 있다. [18F]FP-CIT Positron emission tomography (PET) using isotopes has been used as the most objective method for the diagnosis of Parkinson's disease and differential diagnosis of drug-induced Parkinsonism to date.
그러나 상기 [18F]FP-CIT PET는 매우 고가의 검사방법이고, 방사능 노출의 위험이 있다.However, the [18F]FP-CIT PET is a very expensive inspection method, and there is a risk of exposure to radiation.
따라서 MRI를 이용하여 뉴로멜라닌 영역을 관찰하여 파킨슨 병을 조기에 진단할 수 있는 기술의 개발이 요구되고 있다. Therefore, there is a need to develop a technology capable of early diagnosis of Parkinson's disease by observing neuromelanin regions using MRI.
본 발명의 목적은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, MRI를 분석해서 연령대비 파킨슨 병 위험도를 예측하여 파킨슨 병을 조기에 진단하는데 도움을 줄 수 있는 장치 및 방법을 제공하는 것이다. An object of the present invention is to solve the above-described problems, and to provide an apparatus and method capable of helping to diagnose Parkinson's disease early by analyzing MRI to predict the risk of Parkinson's disease relative to age.
본 발명의 다른 목적은 파킨슨 병의 영상 바이오 마커로 제시된 뉴로멜라닌 영역을 분석하여 파킨슨 병 관련된 맞춤형 정보를 출력하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide an apparatus and method for outputting customized information related to Parkinson's disease by analyzing a neuromelanin region presented as an image biomarker of Parkinson's disease.
또한, 본 발명의 목적은, 뉴로멜라닌 영역의 관찰이 가능하도록, 획득한 MRI 영상을 전처리하고, 전처리된 MRI 영상을 분석하여 뉴로멜라닌 영역이 포함된 영상을 분류하고, 분류된 영상으로부터 뉴로멜라닌 영역을 검출하며, 검출된 뉴로멜라닌과 임상정보를 통해, 환자의 연령대비 파킨슨 병 위험도를 예측하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.In addition, an object of the present invention is to pre-process the acquired MRI image so that the neuromelanin region can be observed, analyze the pre-processed MRI image to classify the image containing the neuromelanin region, and to classify the neuromelanin region from the classified image. It is to provide an apparatus and method for predicting the risk of Parkinson's disease relative to the age of a patient through detection of and, through the detected neuromelanin and clinical information.
또한, 본 발명의 목적은, 두개골 영역이 제거된 영상을 기초로, 각도 조절, 영상 확대 및 재분할(Reslice) 중 적어도 하나의 동작을 수행하고, 심층 신경망(Deep Neural Network) 모델을 이용하여 뉴로멜라닌이 포함된 영역을 검출하며, 템플릿(template) 이미지를 이용하여 공간 정규화(spatial normalization)를 수행하고, 이미지의 각 복셀(voxel)에 상기 콘트라스트 대비율(Contrast Ratio, CR) 값이 매핑(mapping)된 CR 이미지를 생성하여 파킨슨 병 위험도를 예측할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.In addition, an object of the present invention is to perform at least one of angle adjustment, image enlargement, and reslice based on the image from which the skull region has been removed, and neuromelanin using a deep neural network model. The included region is detected, spatial normalization is performed using a template image, and the contrast ratio (CR) value is mapped to each voxel of the image. It is to provide an apparatus and method capable of predicting the risk of Parkinson's disease by generating a CR image.
또한, 본 발명의 목적은, 생성된 CR 이미지를 기초로, 미리 지정된 취약 영역(Vulnerable region)을 분할하고, 분할된 취약 영역 내 평균 CR을 계산함으로써, 영상에 대한 전처리를 수행할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.In addition, an object of the present invention is an apparatus capable of performing pre-processing on an image by segmenting a pre-designated Vulnerable region based on the generated CR image and calculating an average CR within the segmented vulnerable region, and Is to provide a way.
또한, 본 발명의 목적은, 동일한 객체를 기준으로, 입력되는 MRI 영상이 복수인 경우 (동일한 사람이 다른 시점에 촬영한 복수개의 MRI 영상을 분석하는 경우), 복수의 MRI 영상에 포함된 뉴로멜라닌 영역 데이터를 이용하여 within-subject template를 생성 및 공간 정규화를 수행함으로써, 추적검사(longitudinal study) 기능을 제공하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.In addition, an object of the present invention is, when there are multiple input MRI images based on the same object (when the same person analyzes multiple MRI images taken at different viewpoints), neuromelanin included in the multiple MRI images It is to provide an apparatus and method for providing a longitudinal study function by generating a within-subject template using area data and performing spatial normalization.
또한, 본 발명의 목적은, 환자의 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출하고, 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨 및 획득된 임상 정보를 함께 이용하여 뉴로멜라닌 위축도를 산출하며, 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 기초로 환자의 파킨슨 병 위험도를 예측하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.In addition, an object of the present invention is to calculate the volume of the neuromelanin region of the patient, calculate the neuromelanin atrophy degree by using the calculated volume of the neuromelanin region and the obtained clinical information together, and calculate the neuromelanin atrophy degree of the patient. It is to provide an apparatus and method for predicting a patient's risk of Parkinson's disease on a basis.
또한, 본 발명의 목적은, 동일한 사람이 다른 시점에 획득된 복수의 뉴로멜라닌 위축도를 이용하여 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 계산하고, 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 다양한 형태로 표시 및 제공하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.In addition, an object of the present invention is a device for calculating a patient's neuromelanin atrophy rate using a plurality of neuromelanin atrophy degrees obtained at different times by the same person, and displaying and providing the patient's neuromelanin atrophy rate in various forms. And to provide a method.
또한, 본 발명의 목적은, 인공지능을 이용한 파킨슨병 위험도 예측을 통해 임상시험 성공 확률을 높이는 장치, 시스템 및 방법을 제공하는 것이다. ..?In addition, an object of the present invention is to provide an apparatus, system, and method for increasing a clinical trial success probability through prediction of Parkinson's disease risk using artificial intelligence. ..?
한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the technical problems to be achieved in the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems that are not mentioned are clearly to those of ordinary skill in the technical field to which the present invention belongs from the following description. It will be understandable.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 양상인 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨 병 위험도 예측 장치는, 환자의 뇌를 촬영한 MRI 영상을 획득하는 영상 수신부; 파킨슨 병의 영상 바이오 마커로 이용되는 뉴로멜라닌 영역의 관찰이 가능하도록, 상기 획득한 MRI 영상을 전처리하는 영상 전처리부; 상기 전처리된 MRI 영상을 분석하여 상기 뉴로멜라닌 영역이 포함된 제 1 영상을 분류하고, 상기 분류된 제 1 영상으로부터 상기 뉴로멜라닌 영역을 검출하는 영상 처리부; 및 상기 검출된 뉴로멜라닌 영역 볼륨을 임상정보와 함께 표준화 하여, 상기 환자의 연령대비 파킨슨 병 위험도를 예측하는 분석부;를 포함할 수 있다.In order to achieve the above technical problem, an apparatus for predicting Parkinson's disease risk using a neuromelanin image according to an aspect of the present invention includes: an image receiver for obtaining an MRI image of a patient's brain; An image preprocessing unit preprocessing the acquired MRI image to enable observation of a neuromelanin region used as an image biomarker of Parkinson's disease; An image processing unit that analyzes the preprocessed MRI image, classifies a first image including the neuromelanin region, and detects the neuromelanin region from the classified first image; And an analysis unit for predicting the risk of Parkinson's disease relative to the age of the patient by standardizing the volume of the detected neuromelanin region together with clinical information.
또한, 상기 영상 전처리부는, 상기 획득한 MRI 영상을 기초로, 콘트라스트 대비율(Contrast Ratio, CR) 이미지를 생성할 수 있다.In addition, the image preprocessor may generate a contrast ratio (CR) image based on the acquired MRI image.
또한, 상기 영상 전처리부는, 상기 획득한 MRI 영상 내에서 두개골 영역을 제거하는 두개골 제거부; 상기 두개골 영역이 제거된 영상을 기초로, 각도 조절, 영상 확대 및 재분할(Reslice) 중 적어도 하나의 동작을 수행하는 영상 재분할부; 상기 영상 재분할부로부터 전달된 영상을 기초로, 심층 신경망(Deep Neural Network) 모델을 이용하여 상기 뉴로멜라닌이 포함된 제 1 영역을 검출하는 뉴로멜라닌 영역 분류부; 상기 제 1 영역이 검출된 영상을 기초로, 템플릿(template) 이미지를 이용하여 공간 정규화(spatial normalization)를 수행하는 공간 정규화부; 상기 공간 정규화된 영상을 기초로, 이미지의 각 복셀(voxel)에 상기 콘트라스트 대비율(Contrast Ratio, CR) 값이 매핑(mapping)된 CR 이미지를 생성하는 CR 이미지 생성부; 및 상기 생성된 CR 이미지를 기초로, 미리 지정된 취약 영역(Vulnerable region)을 분할하고, 상기 분할된 취약 영역 내 평균 CR을 계산하는 계산부;를 포함할 수 있다.In addition, the image preprocessor may include a skull removal unit for removing a skull region from the acquired MRI image; An image re-segment unit configured to perform at least one of an angle adjustment, an image enlargement, and a reslice based on the image from which the skull region has been removed; A neuromelanin region classification unit configured to detect a first region including the neuromelanin using a deep neural network model based on the image transmitted from the image re-segmentation unit; A spatial normalization unit performing spatial normalization using a template image based on the image in which the first region is detected; A CR image generator for generating a CR image in which the contrast ratio (CR) value is mapped to each voxel of the image based on the spatially normalized image; And a calculation unit that divides a pre-designated Vulnerable region based on the generated CR image and calculates an average CR within the divided vulnerable regions.
또한, 상기 뉴로멜라닌 영역 분류부는, 상기 제 1 영역의 경계가 구분되도록 표시하고, 상기 제 1 영역의 이미지를 크롭(crop)할 수 있다.In addition, the neuromelanin region classifying unit may display the boundary of the first region to be separated, and crop the image of the first region.
또한, 상기 공간 정규화부는, 정상인 뉴로멜라닌 MRI 영상으로부터 생성된 제 1 템플릿(template) 이미지 및 T1-weighted MRI를 기반으로 한 해부학적 영상으로부터 생성된 제 2 템플릿(template) 이미지 중 적어도 하나를 이용하여 상기 공간 정규화를 수행할 수 있다.In addition, the spatial normalization unit uses at least one of a first template image generated from a normal neuromelanin MRI image and a second template image generated from an anatomical image based on T1-weighted MRI. The spatial normalization can be performed.
또한, 상기 공간 정규화된 영상을 기초로, Atlas-based segmentation 방법을 이용하여 참조영역을 분할하고, 상기 분할된 참조영역 내 평균값을 산출하는 참조영역 분할부;를 더 포함하고, 상기 CR 이미지 생성부는, 상기 산출된 평균값을 이용하여 상기 콘트라스트 대비율 값을 산출할 수 있다.Further, based on the spatially normalized image, a reference region dividing unit that divides a reference region using an Atlas-based segmentation method and calculates an average value within the divided reference region; further comprising, the CR image generation unit , Using the calculated average value, the contrast contrast ratio value may be calculated.
또한, 상기 콘트라스트 대비율 값은 하기의 수학식 1에 의해 산출될 수 있다.In addition, the contrast contrast ratio value may be calculated by
수학식 1
상기 수학식 1에서,
또한, 상기 분할된 참조영역은 대뇌각(Cerebral peduncles) 영역일 수 있다.In addition, the divided reference region may be a cerebral peduncles region.
또한, 상기 미리 지정된 취약 영역은, 정상군의 뉴로멜라닌 영역과 환자군의 뉴로멜라닌 영역을 비교하였을 때, 미리 지정된 기준 이상으로 유의미하게 차이나는 영역일 수 있다.In addition, the pre-designated vulnerable region may be a region that significantly differs by more than a predetermined criterion when the neuromelanin region of the normal group and the neuromelanin region of the patient group are compared.
또한, 상기 미리 지정된 취약 영역은, nigrosome1 영역 및 nigrosome2 영역을 포함할 수 있다.In addition, the predetermined vulnerable region may include a nigrosome1 region and a nigrosome2 region.
또한, 동일한 객체를 기준으로, 상기 입력되는 MRI 영상이 복수인 경우(동일한 사람이 다른 시점에 촬영한 복수개의 MRI 영상), 상기 복수의 MRI 영상에 포함된 뉴로멜라닌 영역 데이터를 이용하여 within-subject template를 생성하는 템플릿 생성부;를 더 포함하고, 상기 공간 정규화부는, 상기 within-subject template을 이용하여 상기 공간 정규화를 수행하며, 상기 within-subject template은 상기 동일한 객체에 대한 추적검사(longitudinal study)에 이용될 수 있다.In addition, when there are multiple MRI images that are input based on the same object (a plurality of MRI images captured by the same person at different viewpoints), within-subject using neuromelanin region data included in the plurality of MRI images. a template generation unit for generating a template; wherein the spatial normalization unit performs the spatial normalization using the within-subject template, and the within-subject template is a longitudinal study on the same object. Can be used on.
또한, 상기 영상 처리부는, 상기 제 1 영상을 기초로 상기 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출하고, 상기 영상 분석부는, 상기 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨과 임상정보를 이용하여 상기 환자의 파킨슨 병 위험도를 예측할 수 있다.In addition, the image processing unit calculates the volume of the neuromelanin region based on the first image, and the image analysis unit calculates the risk of Parkinson's disease of the patient using the calculated volume of the neuromelanin region and clinical information. It is predictable.
또한, 상기 영상 처리부는, 상기 제 1 영상과 관련된 복셀 개수 및 복셀 크기를 이용하여 상기 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출할 수 있다.In addition, the image processing unit may calculate the volume of the neuromelanin region by using the number of voxels and the voxel size associated with the first image.
또한, 상기 영상 처리부는, 상기 뉴로멜라닌 영역이 포함될 확률이 높은 복셀들로 이루어진 전경(foreground) 이미지와 상기 전경 이미지를 기초로 생성된 배경(background) 이미지를 이용하는 그래프컷(graph-cut) 알고리즘을 기초로, 상기 제 1 영상을 분류할 수 있다.In addition, the image processing unit uses a graph-cut algorithm using a foreground image composed of voxels having a high probability of including the neuromelanin region and a background image generated based on the foreground image. As a basis, the first image may be classified.
또한, 상기 영상 처리부는, 뇌 영상 및 뉴로멜라닌 영역 영상이 레이블링(labeling) 된 데이터로 학습된 심층신경망을 기초로, 상기 제 1 영상을 분류할 수 있다.In addition, the image processing unit may classify the first image based on a deep neural network learned from data labeled with a brain image and a neuromelanin region image.
또한, 상기 영상 처리부는, 미리 지정된 신호 강도(signal intensity) 값 이상의 팩터(factor)를 추출하고, 상기 추출한 팩터를 이용하여 상기 제 1 영상을 분류할 수 있다.In addition, the image processor may extract a factor equal to or greater than a predetermined signal intensity value and classify the first image using the extracted factor.
또한, 상기 영상 처리부는, 상기 제 1 영상을 기초로 상기 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출하고, 임상 정보를 획득하는 임상정보 수신부;를 더 포함하며, 상기 영상 분석부는, 상기 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨 및 상기 획득된 임상 정보를 함께 이용하여 뉴로멜라닌 위축도를 산출하고, 상기 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 기초로 상기 환자의 연령대비 파킨슨 병 위험도를 예측할 수 있다. In addition, the image processing unit may further include a clinical information receiving unit that calculates the volume of the neuromelanin region based on the first image and obtains clinical information, wherein the image analysis unit comprises: The volume and the obtained clinical information are used together to calculate the degree of neuromelanin atrophy, and the risk of Parkinson's disease relative to the age of the patient can be predicted based on the calculated degree of neuromelanin atrophy.
또한, 상기 뉴로멜라닌 위축도는, 정상인 집단의 영상에서 추출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨과 상기 환자의 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 비교하여 산출될 수 있다.In addition, the degree of neuromelanin atrophy may be calculated by comparing the volume of the neuromelanin region extracted from the image of the normal population with the volume of the neuromelanin region of the patient.
또한, 상기 영상 분석부는, 상기 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 연령 대비 백분위 정보로 변환할 수 있다.In addition, the image analysis unit may convert the calculated neuromelanin atrophy into age-related percentile information.
또한, 상기 영상 분석부는, 동일한 사람이 다른 시점에 획득된 복수의 뉴로멜라닌 위축도를 이용하여 상기 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 계산하고, 상기 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 표시하는 진단정보 출력부;를 더 포함할 수 있다.Further, the image analysis unit may include a diagnostic information output unit configured to calculate a neuromelanin atrophy rate of the patient by using a plurality of neuromelanin atrophy degrees obtained by the same person at different time points, and display the neuromelanin atrophy rate of the patient; It may further include.
한편, 상기의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 일 양상인 영상 수신부, 영상 전처리부, 영상 처리부 및 영상 분석부를 포함하는 파킨슨 병 위험도 예측 장치; 및 중앙관리부 및/또는 상기 파킨슨병 정보 제공 장치와 통신하는 서버;를 이용하여, 파킨슨병이 위험이 높은 환자군를 선별함으로써 임상시험 성공 확률을 높이는 시스템에 있어서, 상기 영상 수신부는, 약 효능 입증을 위한 임상시험 실험 후보군인 복수의 환자의 뇌를 촬영한 MRI 영상을 획득하고, 상기 영상 전처리부는, 파킨슨 병의 영상 바이오 마커로 이용되는 뉴로멜라닌 영역의 관찰이 가능하도록, 상기 획득한 MRI 영상을 전처리하며, 상기 영상 처리부는, 상기 전처리된 MRI 영상을 분석하여 상기 뉴로멜라닌 영역이 포함된 제 1 영상을 분류하고, 상기 분류된 제 1 영상으로부터 상기 뉴로멜라닌 영역을 검출하며, 상기 영상 분석부는, 상기 검출된 뉴로멜라닌 영역의 정상 여부를 분석하여, 상기 복수의 환자 중 파킨슨 병이 존재하는 적어도 하나의 제 1 환자에 대한 정보를 상기 중앙관리부 및/또는 상기 서버로 전달하며, 상기 중앙관리부 및/또는 상기 서버는, 상기 제 1 환자에 대한 임상시험 결과를 상기 약 효능 입증에 이용할 수 있다.On the other hand, Parkinson's disease risk prediction apparatus including an image receiving unit, an image pre-processing unit, an image processing unit and an image analysis unit according to another aspect of the present invention for achieving the above technical problem; And a server that communicates with the central management unit and/or the Parkinson's disease information providing device; in a system for increasing the probability of success of a clinical trial by selecting a patient group having a high risk of Parkinson's disease, the image receiving unit includes: Acquire MRI images of the brains of a plurality of patients who are candidates for a clinical trial experiment, and the image preprocessor preprocesses the acquired MRI images to enable observation of a neuromelanin region used as an image biomarker for Parkinson's disease. , The image processing unit analyzes the preprocessed MRI image to classify a first image including the neuromelanin region, and detects the neuromelanin region from the classified first image, and the image analysis unit includes the detection Analyzes whether the neuromelanin region is normal, and transfers information on at least one first patient with Parkinson's disease among the plurality of patients to the central management unit and/or the server, and the central management unit and/or the The server may use the results of the clinical trial on the first patient to prove the efficacy of the drug.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 파킨슨병 정보 제공 장치 및 방법에 의하면, MRI에서 뉴로멜라닌 영역이 포함된 영상만을 분류하고, 분류된 영상에서 뉴로멜라닌 영역을 분석하여 연령대비 파킨슨 병 위험도 예측할 수 있다는 효과가 얻어진다. As described above, according to the apparatus and method for providing Parkinson's disease information according to the present invention, it is possible to predict Parkinson's disease risk compared to age by classifying only images including neuromelanin regions in MRI and analyzing neuromelanin regions in the classified images. The effect is obtained.
그리고 본 발명에 의하면, 영상을 이용해서 파킨슨 병을 진단함에 따라, 보편적으로 공급된 MRI 장비를 이용해서 파킨슨 병을 정밀하게 진단할 수 있고, 진단 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다는 효과가 얻어진다.In addition, according to the present invention, by diagnosing Parkinson's disease using an image, it is possible to accurately diagnose Parkinson's disease using a universally supplied MRI equipment, and an effect of improving the accuracy of the diagnosis result is obtained.
또한, 본 발명에 따르면, 뉴로멜라닌 영역만을 관찰 가능하도록 할 수 있다.In addition, according to the present invention, only the neuromelanin region can be observed.
구체적으로, 본 발명은 뉴로멜라닌 영역의 관찰이 가능하도록, 획득한 MRI 영상을 전처리하고, 전처리된 MRI 영상을 분석하여 뉴로멜라닌 영역이 포함된 영상을 분류하고, 분류된 영상으로부터 뉴로멜라닌 영역을 검출하며, 검출된 뉴로멜라닌 영역의 정상 여부를 분석하여, 환자의 파킨슨 병 유무를 진단할 수 있다.Specifically, the present invention pre-processes the acquired MRI image to enable observation of the neuromelanin region, analyzes the pre-processed MRI image to classify the image containing the neuromelanin region, and detects the neuromelanin region from the classified image. And, by analyzing whether the detected neuromelanin region is normal, it is possible to diagnose the presence or absence of Parkinson's disease in the patient.
또한, 본 발명에 따르면, 기계학습을 통해 뉴로멜라닌 영역을 효과적으로 검출할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to effectively detect a neuromelanin region through machine learning.
구체적으로, 본 발명은, 두개골 영역이 제거된 영상을 기초로, 각도 조절, 영상 확대 및 재분할(Reslice) 중 적어도 하나의 동작을 수행하고, 심층 신경망(Deep Neural Network) 모델을 이용하여 뉴로멜라닌이 포함된 영역을 검출하며, 템플릿(template) 이미지를 이용하여 공간 정규화(spatial normalization)를 수행하고, 이미지의 각 복셀(voxel)에 상기 콘트라스트 대비율(Contrast Ratio, CR) 값이 매핑(mapping)된 CR 이미지를 생성하여 파킨슨 병을 진단할 수 있다.Specifically, the present invention performs at least one of angle adjustment, image enlargement, and reslice based on the image from which the skull region has been removed, and neuromelanin is performed using a deep neural network model. The included area is detected, spatial normalization is performed using a template image, and the contrast ratio (CR) value is mapped to each voxel of the image. A CR image can be generated to diagnose Parkinson's disease.
또한, 본 발명은, 생성된 CR 이미지를 기초로, 미리 지정된 취약 영역(Vulnerable region)을 분할하고, 분할된 취약 영역 내 평균 CR을 계산함으로써, 영상에 대한 전처리를 수행할 수 있는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.In addition, the present invention provides an apparatus and method capable of performing pre-processing on an image by dividing a pre-designated Vulnerable region based on the generated CR image and calculating an average CR within the divided vulnerable regions. Can provide.
또한, 본 발명은, 동일한 객체를 기준으로, 입력되는 MRI 영상이 복수인 경우, 복수의 MRI 영상에 포함된 뉴로멜라닌 영역 데이터를 이용하여 within-subject template를 생성 및 공간 정규화를 수행함으로써, 추적검사(longitudinal study) 기능을 제공할 수 있다.In addition, the present invention, based on the same object, when there are multiple input MRI images, by generating a within-subject template and performing spatial normalization using neuromelanin region data included in the plurality of MRI images, follow-up inspection (longitudinal study) function can be provided.
또한, 본 발명은, 환자의 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출하고, 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨 및 획득된 임상 정보를 함께 이용하여 뉴로멜라닌 위축도를 산출하며, 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 기초로 환자의 파킨슨 병 유무를 진단할 수 있다.In addition, the present invention calculates the volume of the neuromelanin region of the patient, calculates the degree of neuromelanin atrophy by using the calculated volume of the neuromelanin region and the obtained clinical information together, and based on the calculated neuromelanin atrophy degree. Can diagnose the presence of Parkinson's disease in a patient.
또한, 본 발명은, 미리 지정된 주기로 획득된 복수의 뉴로멜라닌 위축도를 이용하여 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 계산하고, 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 다양한 형태로 표시 및 제공할 수 있다.In addition, the present invention may calculate a patient's neuromelanin atrophy rate using a plurality of neuromelanin atrophy degrees obtained at a predetermined cycle, and display and provide the patient's neuromelanin atrophy rate in various forms.
또한, 본 발명은 약 효능 입증을 위한 임상시험은 미리 예측한 기대 효과를 임상시험 참여자들에 대해 달성하는지 통계적 유의성을 보임으로서 결과가 판정되는데, 본 발명에 따른 파킨슨병 진단 방법 및 장치를 적용하는 경우, 정확히 신약이 목표로 하는 파킨슨병 환자만을 임상시험 대상자로 포함시킴으로써, 최대한 임상시험 성공 확률을 높일 수 있다.In addition, the present invention is determined by showing statistical significance whether or not the clinical trial for demonstrating drug efficacy achieves the expected effect predicted in advance for the clinical trial participants, and the Parkinson's disease diagnosis method and apparatus according to the present invention are applied. In this case, it is possible to increase the probability of success in the clinical trial as much as possible by including only patients with Parkinson's disease that the new drug targets as clinical trial subjects.
즉, 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 파킨슨병 진단 방법을 통해, 환자군 및 정상군 선별에 활용하여 임상시험 성공 확률을 높이는데 활용할 수 있다.That is, through the Parkinson's disease diagnosis method using artificial intelligence according to the present invention, it can be used to select patient groups and normal groups to increase the probability of success in clinical trials.
한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description. I will be able to.
도 1은 본 발명과 관련하여, 파킨슨병 정보 제공 장치의 블록 구성도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명과 관련하여, 영상 전처리부의 블록 구성도의 일례를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명과 관련하여, 뉴로멜라닌 MRI로부터 두개골 등의 비뇌조직을 제거하는 일례를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명과 관련하여, 이미지의 공간(spacing), 방향 코사인(direction cosines)을 일정하게 하고 양의 방향으로 재분배 하는 영상 전처리부의 동작 일례를 도시한 것이다.
도 5는 본 발명과 관련하여, 뉴로멜라닌 영역을 분류하는 일례를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명과 관련하여, 입력된 뉴로멜라닌 MRI를 템플릿(template) 이미지에 공간정규화(spatial normalization) 시키는 일례를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명과 관련하여, 참조영역을 분할 및 연산하는 일례를 도시한 것이다.
도 8은 본 발명과 관련하여, 각 voxel에 CR(Contrast Ratio) 값을 매핑(mapping)하여 생성한 CR 이미지의 일례를 도시한 것이다.
도 9a 및 도 9b는 도 8에서 생성한 CR(Contrast Ratio) 이미지를 기초로, Vulnerable region을 분할하고 평균 CR을 계산한 일례를 도시한 것이다.
도 10 및 도 11은 본 발명과 관련하여, 입력되는 뉴로멜라닌 MRI영상이 복수인 경우, within-subject template이 생성하여 이용하는 일례를 도시한 것이다.
도 12는 본 발명과 관련하여, 뉴로멜라닌 영역을 분할하고 volume을 계산하는 영상 처리부의 구성을 설명하는 도면이다.
도 13은 본 발명의 영상 처리부 동작과 관련하여, Graph-cut을 이용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 발명의 영상 처리부 동작과 관련하여, Deep learning을 이용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 본 발명의 영상 분석부가 뉴로멜라닌 volume 및 임상정보를 이용해 연령별 뉴로멜라닌 위축도 정보 등을 획득하는 일례를 도시한 것이다.
도 16은 본 발명과 관련하여, 진단정보출력부가 연령대비 백분위 정보 등을 시각적으로 표시하는 일례를 도시한 것이다.1 shows a block diagram of a Parkinson's disease information providing apparatus in connection with the present invention.
2 shows an example of a block diagram of an image preprocessor in connection with the present invention.
3 shows an example of removing non-brain tissue such as a skull from neuromelanin MRI in relation to the present invention.
4 is a diagram illustrating an example of an operation of an image preprocessing unit that makes the image spacing and direction cosines constant and redistributes them in a positive direction in relation to the present invention.
5 shows an example of classifying neuromelanin regions in connection with the present invention.
6 illustrates an example of spatial normalization of an input neuromelanin MRI to a template image in connection with the present invention.
7 shows an example of dividing and calculating a reference area according to the present invention.
8 shows an example of a CR image generated by mapping a CR (Contrast Ratio) value to each voxel according to the present invention.
9A and 9B illustrate an example of dividing a vulnerable region and calculating an average CR based on the CR (Contrast Ratio) image generated in FIG. 8.
10 and 11 illustrate an example of generating and using a within-subject template when there are multiple input neuromelanin MRI images in relation to the present invention.
12 is a diagram illustrating a configuration of an image processing unit that divides a neuromelanin region and calculates a volume in connection with the present invention.
13 is a diagram for explaining a method of using a graph-cut in relation to an operation of an image processing unit of the present invention.
14 is a diagram illustrating a method of using deep learning in connection with an operation of an image processing unit of the present invention.
15 illustrates an example in which the image analysis unit of the present invention obtains information about neuromelanin atrophy by age, using neuromelanin volume and clinical information.
16 is a diagram illustrating an example in which the diagnostic information output unit visually displays information on a percentile relative to an age in relation to the present invention.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시례에 대해서 설명한다. 또한, 이하에 설명하는 실시례는 특허청구범위에 기재된 본 발명의 내용을 부당하게 한정하지 않으며, 본 실시 형태에서 설명되는 구성 전체가 본 발명의 해결 수단으로서 필수적이라고는 할 수 없다.Hereinafter, a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, the embodiments described below do not unreasonably limit the content of the present invention described in the claims, and the entire configuration described in the present embodiment cannot be said to be essential as a solution to the present invention.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 파킨슨병 정보 제공 장치 및 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. Hereinafter, an apparatus and method for providing Parkinson's disease information according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
한편, 본 발명에 따라 적용되는 “진단”의 의미는 파킨슨 병의 유무를 판단하는 것 이외 파킨슨 병과 관련된 정보를 판단하는 모든 의미를 포함한다.Meanwhile, the meaning of “diagnosis” applied according to the present invention includes all meanings of determining information related to Parkinson's disease other than determining the presence or absence of Parkinson's disease.
예를 들어, “진단”의 의미는, 파킨슨 병이 존재하지 않는 경우에도, 파킨슨 병과 관련된 연령대비 뇌 위축도 예측 정보, 연령대비 뇌 백분위 정보, 뇌 위험도 정보 등을 판단하는 것을 모두 포함할 수 있다.For example, the meaning of “diagnosis” may include determining all of the information on predicting brain atrophy relative to age, brain percentile information relative to age, brain risk information, etc. related to Parkinson's disease even when Parkinson's disease does not exist. .
뉴로멜라닌과 파킨슨 병Neuromelanin and Parkinson's disease
뉴로멜라닌(Neuromelanin)은 멜라닌, 단백질, 지질, 금속이온으로 구성된 불용성의 짙은 색소이다. Neuromelanin is an insoluble dark pigment composed of melanin, protein, lipid, and metal ions.
뉴로멜라닌을 포함하는 뉴런은 인간의 중추신경계의 특정 뇌 영역에 존재하는데, substantia nigra(SN)의 도파민성 뉴런과 locus coeruleus(LC)의 노르아드레날린성 뉴런에서 농도가 매우 높게 측정된다. Neurons containing neuromelanin are present in specific brain regions of the human central nervous system, and their concentrations are very high in dopaminergic neurons of substantia nigra (SN) and noradrenaline neurons of locus coeruleus (LC).
뉴로멜라닌은 도파민, 노르에피네프린과 세포질에 존재하는 카테콜아민이 철에 의존하는 산화작용을 함으로써 합성된다. Neuromelanin is synthesized through iron-dependent oxidation of dopamine, norepinephrine and catecholamines present in the cytoplasm.
처음에 세포질에 있는 동안 뉴로멜라닌은 거대자가포식(macroautophagy)을 통해 세포기관내에 축적되고 이 소포(vacuoles)는 리소좀(lysosome)과 단백질 성분을 포함하는 자가포식소포(autophagic vacuoles)와 결합되어 최종적으로 뉴로멜라닌을 포함하는 세포기관을 형성하게 된다. While initially in the cytoplasm, neuromelanin accumulates in organelles through macroautophagy, and these vesicles are combined with autophagic vacuoles containing lysosomes and protein components. Organelles containing neuromelanin are formed.
뉴로멜라닌을 함유하는 세포기관은 2~3세 사이에 처음 나아타고 나이에 따라 점차적으로 축적된다. 대략 60세까지 뉴런이 증가하고 이후에 감소한다고 알려져 있다.Organelles containing neuromelanin first appear between 2 and 3 years of age and gradually accumulate with age. It is known that neurons increase by about 60 years of age and then decrease.
파킨슨 병(Parkinson’s disease, PD)은 중뇌의 SN에 철성분이 침착되면서 발생하는 것으로 알려졌다. Parkinson's disease (PD) is known to occur when iron is deposited in the SN of the midbrain.
철은 뇌 조직에 스트레스를 유발하고 세포를 괴사시킨다. Iron causes stress in brain tissue and causes cell death.
SN에 존재하는 뉴로멜라닌이 외부에서 유입된 철 성분을 붙잡고 있는 역할을 하는데, 뉴로멜라닌이 수용할 수 있는 한계보다 많은 철이 침착되면 조직에 스트레스를 유발하여 파킨슨 병으로 이어 질 수 있다. Neuromelanin present in the SN plays a role in holding the iron component introduced from the outside. If more iron is deposited than the limit that neuromelanin can accommodate, it can cause stress in the tissues and lead to Parkinson's disease.
이 철 성분은 뉴로멜라닌과 철 복합체의 상자성 특성을 이용하여 비침습적으로 Neuromelanin-sensitive MRI (NM-MRI)를 통해 영상화할 수 있다. This iron component can be imaged non-invasively through Neuromelanin-sensitive MRI (NM-MRI) using the paramagnetic properties of the neuromelanin-iron complex.
NM-MRI는 뉴로멜라닌 복합체를 고강도(hyperintensity) 신호를 생성한다. NM-MRI generates a hyperintensity signal from the neuromelanin complex.
NM-MRI는 SN의 도파민성 뉴런의 솔실을 측정해 검증되었고, 여러 연구를 통해 NM-MRI는 파킨슨병 환자의 SN에서 뉴로멜라닌이 포함된 뉴런의 손실을 관찰할 수 있는 것이 증명되었다. NM-MRI was verified by measuring the loss of dopaminergic neurons in SN, and through several studies, it was proved that NM-MRI can observe the loss of neuron-containing neurons in the SN of Parkinson's disease patients.
결국, NM-MRI에서 뉴로멜라닌의 정도를 정량화하면 파킨슨병을 조기에 진단해 예방하거나 치료계획을 세울 수 있다.After all, if the level of neuromelanin is quantified in NM-MRI, Parkinson's disease can be diagnosed early and prevented or a treatment plan can be made.
하지만, 연령대별로 뉴로멜라닌의 정도는 다르기때문에 개인의 상태를 알기 힘들다. However, it is difficult to know the individual's condition because the level of neuromelanin varies by age group.
따라서 연령 및 여러 가지 임상정보를 활용하여, 기계학습모델을 통해 연령대비 뉴로멜라닌 위축정보를 제공하고 추적검사를 통해 예후예측을 가능하게 해주는 장치, 시스템 및 방법에 대한 니즈가 높아지고 있는 실정이다. Therefore, there is a growing need for devices, systems, and methods that use age and various clinical information to provide information on neuromelanin atrophy relative to age through a machine learning model and enable prognosis prediction through follow-up tests.
뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치Parkinson's disease information providing device using neuromelanin image
도 1은 본 발명과 관련하여, 파킨슨병 정보 제공 장치의 블록 구성도를 도시한 것이다.1 shows a block diagram of a Parkinson's disease information providing apparatus in connection with the present invention.
본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 파킨슨병 정보 제공 장치(1)는, 도 1에 도시된 바와 같이, 영상 수신부(20), 영상 전처리부(25), 영상 처리부(30), 영상 분석부(40), 진단정보출력부(50)를 포함할 수 있다.Parkinson's disease
먼저, 영상 수신부(20)는, 환자의 뇌를 촬영한 MRI 영상을 획득할 수 있다.First, the
영상 수신부(20)는 MRI 이외에도 환자의 뇌와 관련된 PET 영상 등을 추가로 획득할 수도 있다.In addition to MRI, the
다음으로, 영상 전처리부(25)는, 파킨슨 병의 영상 바이오 마커로 이용되는 뉴로멜라닌 영역의 관찰이 가능하도록, 상기 획득한 MRI 영상을 전처리하는 기능을 제공한다.Next, the
영상 전처리부(25)의 가장 중요한 기능으로서, 영상 전처리부(25)는 획득한 MRI 영상을 기초로, 콘트라스트 대비율(Contrast Ratio, CR) 이미지를 생성할 수 있다.As the most important function of the
또한, 영상 처리부(30)는, 전처리된 MRI 영상을 분석하여 뉴로멜라닌 영역이 포함된 제 1 영상을 분류하고, 분류된 제 1 영상으로부터 뉴로멜라닌 영역을 검출하는 기능을 제공한다.In addition, the
영상 처리부(30)는, 제 1 영상을 기초로 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출할 수 있고, 여기서 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 기초로, 영상 분석부(40)는, 환자의 파킨슨 병 유무를 진단하는 것이 가능하다.The
영상 처리부(30)는, 제 1 영상과 관련된 복셀 개수 및 복셀 크기를 이용하여 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출할 수 있다.The
또한, 영상 분석부(40)는, 검출된 뉴로멜라닌 영역의 정상 여부를 분석하여, 환자의 파킨슨 병 유무를 진단할 수 있다.In addition, the
또한, 영상 분석부(40)는, 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨 및 획득된 임상 정보를 함께 이용하여 뉴로멜라닌 위축도를 산출하고, 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 기초로 상기 환자의 파킨슨 병 유무를 진단할 수 있다.In addition, the
또한, 영상 분석부(40)는, 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 연령 대비 백분위 정보로 변환할 수도 있다.In addition, the
영상 분석부(40)가 미리 지정된 주기로 획득된 복수의 뉴로멜라닌 위축도를 이용하여 상기 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 계산하는 경우, 진단정보출력부(50)는 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 다양한 형태로 표시하는 기능을 제공할 수 있다.When the
이하에서는, 각 구성요소의 역할 및 기능에 대해 도면을 참조하여 구체적으로 설명한다.Hereinafter, the roles and functions of each component will be described in detail with reference to the drawings.
영상 전처리부의 구성 및 동작Configuration and operation of the image preprocessor
도 2는 본 발명과 관련하여, 영상 전처리부의 블록 구성도의 일례를 도시한 것이다.2 shows an example of a block diagram of an image preprocessor in connection with the present invention.
영상 전처리부(25)는, 획득한 MRI 영상을 기초로, 콘트라스트 대비율(Contrast Ratio, CR) 이미지를 생성하는 것을 목적으로 한다.The
도 2를 참조하면, 영상 전처리부(25)는, 두개골 제거부(100), 영상 재분할부(110), 뉴로멜라닌영역 분류부(120), 공간 정규화부(130), 참조영역 분할 및 연산부(140), CR 이미지 생성부(150), CR 계산부(160)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the
먼저, 두개골 제거부(100)는, 획득한 MRI 영상 내에서 두개골 영역을 제거하는 기능을 제공한다.First, the
도 3은 본 발명과 관련하여, 뉴로멜라닌 MRI로부터 두개골 등의 비뇌조직을 제거하는 일례를 도시한 것이다.3 shows an example of removing non-brain tissue such as a skull from neuromelanin MRI in relation to the present invention.
도 3의 (a)는 입력된 뉴로멜라닌 MRI(NM-MRI) 영상의 일례를 도시한 것이고, 도3의 (b)는 NM-MRI로부터 비뇌조직이 제거된 일례가 도시된 것이다.3(a) shows an example of an input neuromelanin MRI (NM-MRI) image, and FIG. 3(b) shows an example in which non-brain tissue is removed from the NM-MRI.
다음으로, 영상 재분할부(110)는, 두개골 영역이 제거된 영상을 기초로, 각도 조절, 영상 확대 및 재분할(Reslice) 중 적어도 하나의 동작을 수행하는 기능을 제공한다.Next, the
도 4는 본 발명과 관련하여, 이미지의 공간(spacing), 방향 코사인(direction cosines)을 일정하게 하고 양의 방향으로 재분배 하는 영상 전처리부의 동작 일례를 도시한 것이다.4 is a diagram illustrating an example of an operation of an image preprocessing unit that makes the image spacing and direction cosines constant and redistributes them in a positive direction in relation to the present invention.
도 4의 (a)는 재분할 되기 이전의 영상의 일례를 도시한 것이고, 도 4의 (b)는 이미지의 공간(spacing), 방향 코사인(direction cosines)을 일정하게 하고 양의방향으로 재분배한 결과물의 일례가 도시된 것이다.Fig. 4(a) shows an example of an image before redistribution, and Fig. 4(b) is a result of making the image spacing and direction cosines constant and redistributing it in a positive direction. An example of is shown.
또한, 뉴로멜라닌 영역 분류부(120)는, 영상 재분할부로부터 전달된 영상을 기초로, 심층 신경망(Deep Neural Network) 모델을 이용하여 상기 뉴로멜라닌이 포함된 제 1 영역을 검출하는 기능을 제공한다.In addition, the neuromelanin
이때, 뉴로멜라닌 영역 분류부(120)는, 제 1 영역의 경계가 구분되도록 표시하고, 제 1 영역의 이미지를 크롭(crop)할 수 있다.In this case, the neuromelanin
도 5는 본 발명과 관련하여, 뉴로멜라닌 영역을 분류하는 일례를 도시한 것이다.5 shows an example of classifying neuromelanin regions in connection with the present invention.
도 5를 참조하면, (a)에 되시된 영상 재분할부(110)로부터 전달된 영상은, (b)에 도시된 심층신경망모델을 통해 전체 NM-MRI 중에 뉴로멜라닌이 포함된 영역이 검출된 일례가 (c)에 표시된다.5, the image transmitted from the
또한, 도 5의 (d)에 도시된 것과 같이, 주위에 경계가 표시되고, 이후 이미지를 크롭(crop)할 수 있다.In addition, as shown in (d) of FIG. 5, a boundary is displayed around the periphery, and the image can be cropped thereafter.
또한, 공간 정규화부(130)는, 제 1 영역이 검출된 영상을 기초로, 템플릿(template) 이미지를 이용하여 공간 정규화(spatial normalization)를 수행하는 기능을 제공한다.Also, the
이때, 공간 정규화부(130)는, 정상인 뉴로멜라닌 MRI 영상으로부터 생성된 제 1 템플릿(template) 이미지 및 T1-weighted MRI를 기반으로 한 해부학적 영상으로부터 생성된 제 2 템플릿(template) 이미지 중 적어도 하나를 이용하여 상기 공간 정규화를 수행할 수 있다.At this time, the
또한, 상기 공간 정규화부(130)는, 제 2 템플릿 이미지를 이용하여 정합한 후, 상기 제 1 템플릿 이미지를 정합함으로써, 상기 공간 정규화를 수행할 수도 있다.In addition, the
공간정규화는 입력된 NM-MRI는 템플릿(template) 이미지에 공간정규화(spatial normalization)되는 것을 의미하고, 본 발명에 따르면, 공간 정규화는 두 가지 방법 중 하나가 사용 될 수 있다.Spatial normalization means that the input NM-MRI is spatial normalization to a template image, and according to the present invention, one of two methods may be used for spatial normalization.
첫 번째 방법은, NM-MRI template에 공간 정규화 되는 방법으로, 여기서 NM-MRI template는 여러명의 정상인 NM-MRI로 부터 생성된 template 을 의미한다.The first method is to be spatially normalized to the NM-MRI template, where the NM-MRI template refers to a template created from several normal NM-MRIs.
두 번째 방법은, T1-weighted MRI와 같은 해부학적 영상을 활용하는 방법이다.The second method is to use anatomical images such as T1-weighted MRI.
도 6은 본 발명과 관련하여, 입력된 뉴로멜라닌 MRI를 템플릿(template) 이미지에 공간정규화(spatial normalization) 시키는 일례를 도시한 것이다.6 illustrates an example of spatial normalization of an input neuromelanin MRI to a template image in connection with the present invention.
도 6의 (a) 내지 (c)에 도시된 것과 같이, 위에서 설명한 두 가지 방법은 혼합하여 사용될 수도 있는데, 개인의 고해상도 T1-weighted MRI이미지를 먼저 T1 template에 정합한 후, 개인의 NM-MRI를 공간정규화 하는 방법으로 적용될 수 있다.As shown in (a) to (c) of FIG. 6, the two methods described above may be used in combination. The high-resolution T1-weighted MRI image of an individual is first matched to a T1 template, and then the individual's NM-MRI Can be applied as a method of normalizing space.
또한, 참조영역 분할 및 연산부(140)는, 공간 정규화된 영상을 기초로, Atlas-based segmentation 방법을 이용하여 참조영역을 분할하고, 상기 분할된 참조영역 내 평균값을 산출하는 기능을 제공한다.Further, the reference region segmentation and
상기 분할된 참조영역은 대뇌각(Cerebral peduncles) 영역이 될 수 있다.The divided reference region may be a cerebral peduncles region.
즉, 사전에 정의된 아틀라스(atlas)를 적용한 Atlas-based segmentation 방법을 통해, 참조영역을 분할하고, NM-MRI에서 참조 영역내 평균을 산출할 수 있다.That is, through the Atlas-based segmentation method to which a predefined atlas is applied, the reference region can be segmented, and an average within the reference region can be calculated in NM-MRI.
본 과정에서는, Prior knowledge(사전 정보)를 이용하는 방법과 전문가에 의해 template 공간에 정의된 참조 이미지 (atlas)를 이용해 분할(segmentation)하는 방법 등이 활용될 수 있다.In this process, a method of using prior knowledge (prior information) and a method of segmentation using a reference image (atlas) defined in a template space by an expert may be used.
도 7은 본 발명과 관련하여, 참조영역을 분할 및 연산하는 일례를 도시한 것이다.7 shows an example of dividing and calculating a reference area according to the present invention.
도 7을 참조하면 참조영역(Red)으로 제 1 참조영역(141) 및 제 2 참조영역(142)이 표시된다.Referring to FIG. 7, a
또한, CR 이미지 생성부(150)는, 공간 정규화된 영상을 기초로, 이미지의 각 복셀(voxel)에 상기 콘트라스트 대비율(Contrast Ratio, CR) 값이 매핑(mapping)된 CR 이미지를 생성하는 기능을 제공한다.In addition, the
도 8은 본 발명과 관련하여, 각 voxel에 CR(Contrast Ratio) 값을 매핑(mapping)하여 생성한 CR 이미지의 일례를 도시한 것이다.8 shows an example of a CR image generated by mapping a CR (Contrast Ratio) value to each voxel according to the present invention.
한편, CR 이미지 생성부(150)는, 참조영역 분할 및 연산부(140)에서 산출된 평균값을 이용하여 콘트라스트 대비율 값을 산출할 수 있다.Meanwhile, the CR
콘트라스트 대비율 값은 하기의 수학식 1에 의해 산출될 수 있다.The contrast contrast ratio value can be calculated by
수학식 1
상기 수학식 1에서,
또한, CR 계산부(160)는, 생성된 CR 이미지를 기초로, 미리 지정된 취약 영역(Vulnerable region)을 분할하고, 분할된 취약 영역 내 평균 CR을 계산하는 기능을 제공한다.In addition, the
여기서 미리 지정된 취약 영역은, 정상군의 뉴로멜라닌 영역과 환자군의 뉴로멜라닌 영역을 비교하였을 때, 미리 지정된 기준 이상으로 유의미하게 차이나는 영역일 수 있다.Here, the pre-designated vulnerable region may be a region that significantly differs by more than a predetermined criterion when the neuromelanin region of the normal group and the neuromelanin region of the patient group are compared.
대표적으로, 미리 지정된 취약 영역은, nigrosome1 영역 및 nigrosome2 영역을 포함할 수 있다.Typically, the pre-designated vulnerable region may include a nigrosome1 region and a nigrosome2 region.
도 9a 및 도 9b는 도 8에서 생성한 CR(Contrast Ratio) 이미지를 기초로, Vulnerable region을 분할하고 평균 CR을 계산한 일례를 도시한 것이다.9A and 9B illustrate an example of dividing a vulnerable region and calculating an average CR based on the CR (Contrast Ratio) image generated in FIG. 8.
Vulnerable region은 정상인과 환자군의 뉴로멜라닌영역 내에서 통계적으로 유의미하게 차이나는 영역으로, 도 9a의 (a) 및 (b)와 도 9b의 (a) 내지 (d)는, 뉴로멜라닌 영역 내에서 통계적으로 유의미하게 차이가 나는 영역(정상인 50명, IPD 50명)을 표시한 것이다.The vulnerable region is a region that is statistically significantly different within the neuromelanin region of the normal person and the patient group, and Figs. 9A (a) and (b) and Figs. 9B (a) to (d) are statistically significant within the neuromelanin region. The areas (50 normal people, 50 IPDs) were marked with a significant difference.
도 9a의 (a) 및 (b)와 도 9b의 (a) 내지 (d) 영역들은 Susceptibility map-weighted imaging (SMWI) template에 겹쳐놓고 보았을 때 nigrosome1과 nigrosome2 영역에 해당할 수 있다.Regions (a) and (b) of FIG. 9A and regions (a) to (d) of FIG. 9B may correspond to regions of nigrosome1 and nigrosome2 when viewed overlaid on a Susceptibility map-weighted imaging (SMWI) template.
여기서, nigrosome1과 nigrosome2는 파킨슨병 초기에 영향을 받는 영역들이다.Here, nigrosome1 and nigrosome2 are regions affected in early Parkinson's disease.
또한, vulnerable region의 평균 CR계산은 nigrosome1, 2영역 각각 또는 왼쪽, 오른쪽 영역 조합으로 계산 될 수 있다.In addition, the average CR calculation of the vulnerable region can be calculated as nigrosome1, each of the two regions, or a combination of the left and right regions.
여기서 계산된 평균 CR은 영상 분석부(40)에서 활용할 수 있다.The average CR calculated here can be utilized by the
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 추적 검사에 within-subject template를 생성하여 활용하는 방법이 제안될 수 있다.Meanwhile, according to another embodiment of the present invention, a method of generating and utilizing a within-subject template for follow-up may be proposed.
도 10 및 도 11은 본 발명과 관련하여, 입력되는 뉴로멜라닌 MRI영상이 복수인 경우, within-subject template이 생성하여 이용하는 일례를 도시한 것이다.10 and 11 illustrate an example of generating and using a within-subject template when there are multiple input neuromelanin MRI images in relation to the present invention.
도 10을 참조하면, 동일한 객체를 기준으로, 상기 입력되는 MRI 영상이 복수인 경우, 복수의 MRI 영상에 포함된 뉴로멜라닌 영역 데이터를 이용하여 within-subject template를 생성하는 템플릿 생성부(200)를 더 포함할 수 있다.Referring to FIG. 10, when there are a plurality of input MRI images based on the same object, a
이때, 공간 정규화부(130)는, 상기 within-subject template을 이용하여 상기 공간 정규화를 수행하며, within-subject template은 상기 동일한 객체에 대한 추적검사(longitudinal study)에 이용될 수 있게 된다.At this time, the
이와 같이, 추적검사 (longitudinal study)시, within-subject template 생성과정이 추가되는 경우, 도 11의 (a) 및 (b)와 같이 Within-subject template는 입력된 NM-MRI 영상들(2개 이상)을 이용하여 도 11의 (c)와 같이 within-subject template이 생성될 수 있다.In this way, when the process of creating a within-subject template is added during a follow-up examination (longitudinal study), as shown in (a) and (b) of Figs. ) Can be used to create an within-subject template as shown in (c) of FIG. 11.
동일한 사람이 각각 다른 시점에 촬영된 데이터의 변화량을 관찰하기 위해 within-subject template를 생성하고, Within-subject template는 각 다른 시점에 촬영된 영상의 시간경과에 따른 변동성을 최소화 할 수 있다The same person creates a within-subject template to observe the amount of change in data captured at different times, and within-subject templates can minimize the variability over time of images captured at different times.
즉, Within-subject template은, 시간 경과에 따라 평균화된 이미지(template)로 볼 수 있다.That is, within-subject templates can be viewed as images averaged over time.
영상처리부의 구성 및 동작Configuration and operation of the image processing unit
영상 처리부(30)는 뉴로멜라닌영역 분류 영역을 분할하고 volume을 계산하는 기능을 제공한다.The
도 12는 본 발명과 관련하여, 뉴로멜라닌 영역을 분할하고 volume을 계산하는 영상 처리부의 구성을 설명하는 도면이다.12 is a diagram illustrating a configuration of an image processing unit that divides a neuromelanin region and calculates a volume in connection with the present invention.
도 12를 참조하면, 영상 처리부(30)는, 전처리된 MRI 영상을 분석하여 상기 뉴로멜라닌 영역이 포함된 제 1 영상을 분류하는 분할부(31) 및 분류된 제 1 영상으로부터 뉴로멜라닌 영역을 검출하고, 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출하는 볼륨 계산부(32)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 12, the
볼륨 계산부(32)는, 제 1 영상과 관련된 복셀 개수 및 복셀 크기를 이용하여 상기 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출할 수 있다.The
한편, 분할부(31)가 전처리된 MRI 영상을 분석하여 상기 뉴로멜라닌 영역이 포함된 제 1 영상을 분류하는 방법으로는 다음의 3가지 방법 중 어느 하나가 이용될 수 있다.Meanwhile, as a method for classifying the first image including the neuromelanin region by analyzing the preprocessed MRI image by the
(1) Graph-cut을 이용한 방법(1) Method using Graph-cut
(2) Deep learning을 이용한 방법(2) Method using deep learning
(3) Specific thresholding 를 이용하는 방법(3) How to use specific thresholding
먼저, 분할부(31)는, 뉴로멜라닌 영역이 포함될 확률이 높은 복셀들로 이루어진 전경(foreground) 이미지와 상기 전경 이미지를 기초로 생성된 배경(background) 이미지를 이용하는 그래프컷(graph-cut) 알고리즘을 기초로, 제 1 영상을 분류할 수 있다.First, the
도 13은 본 발명의 영상 처리부 동작과 관련하여, Graph-cut을 이용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.13 is a diagram for explaining a method of using a graph-cut in relation to an operation of an image processing unit of the present invention.
도 13의 (a) 내지 (c)를 참조하면, 그래프컷(graph-cut) 알고리즘을 이용하여 뉴로멜라닌영역 분류 영역을 분할하는 방법으로, 전경(foreground)이미지와 배경(background)이미지를 이용해 분할하는 일례가 도시된다.13A to 13C, a method of dividing a neuromelanin region classification region using a graph-cut algorithm, and is divided using a foreground image and a background image. One example is shown.
여기서, 전경 이미지는 뉴로멜라닌 영역일 확률이 높은 복셀(들)로 이루어진 이미지이고, 배경 이미지는 전경이미지를 기초로 생성된 이미지이다.Here, the foreground image is an image composed of voxel(s) having a high probability of being a neuromelanin region, and the background image is an image generated based on the foreground image.
다음으로, 분할부(31)는 Deep learning을 이용한 방법 관련, 뇌 영상 및 뉴로멜라닌 영역 영상이 레이블링(labeling) 된 데이터로 학습된 심층신경망을 기초로, 상기 제 1 영상을 분류할 수 있다.Next, the
도 14는 본 발명의 영상 처리부 동작과 관련하여, Deep learning을 이용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.14 is a diagram illustrating a method of using deep learning in connection with an operation of an image processing unit of the present invention.
도 14의 (a) 내지 (c)를 참조하면, 뇌 영상과 뉴로멜라닌 영역이 레이블링(labeling)된 데이터로 학습된 심층 신경망 모듈을 이용하여 뉴로멜라닌 영역을 분할하는 일례가 도시된다.Referring to FIGS. 14A to 14C, an example of segmenting a neuromelanin region using a deep neural network module learned from data labeled with a brain image and a neuromelanin region is shown.
마지막으로, 분할부(31)는 specific thresholding 를 이용하는 방법 관련, 미리 지정된 신호 강도(signal intensity) 값 이상의 팩터(factor)를 추출하고, 상기 추출한 팩터를 이용하여 상기 제 1 영상을 분류할 수 있다.Finally, the dividing
이는, 임계값보다 높은 signal intensity들만 이용하여 분할 하는 방밥으로, 임계값의 결정은 하기와 같이 산출할 수 있다.This is a measure of dividing using only signal intensities higher than the threshold value, and the determination of the threshold value can be calculated as follows.
임계값을 이용해 뉴로멜라닌 volume을 구하는 과정으로, signal intensity와 contrast variation을 계산하기 위해, optimized calibration factor를 선택하는 과정이 필요할 수 있다.This is a process of calculating the neuromelanin volume using a threshold value. In order to calculate signal intensity and contrast variation, it may be necessary to select an optimized calibration factor.
또한, Specific calibration factor는 SD값을 0.25씩 증가될 수 있고, 다른 값 Threshold는 하기의 수학식 2에 따라 산출될 수 있다.In addition, the specific calibration factor may increase the SD value by 0.25, and another value Threshold may be calculated according to Equation 2 below.
수학식 2Equation 2
결국, 상기 수학식 2를 기초로, threshold 보다 높은 값들만 남겨 segmentation 함으로써, 뉴로멜라닌 영역의 분할 작업이 수행될 수 있다.As a result, based on Equation 2, by segmenting only values higher than the threshold, the neuromelanin region may be segmented.
영상 분석부 및 진단정보 출력부의 구성 및 동작Configuration and operation of image analysis unit and diagnostic information output unit
앞서 설명한 것과 같이, 영상 처리부(30)는, 제 1 영상을 기초로 상기 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출할 수 있고, 본 발명의 실시례에 따르면, 임상 정보를 획득하는 임상정보 수신부(60)가 더 활용될 수 있다.As described above, the
이때, 영상 분석부(40)는, 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨 및 획득된 임상 정보를 함께 이용하여 뉴로멜라닌 위축도를 산출할 수 있다.In this case, the
또한, 영상 분석부(40)는, 상기 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 기초로 상기 환자의 파킨슨 병 유무를 진단할 수 있다.Also, the
여기서, 뉴로멜라닌 위축도는, 정상인 집단의 영상에서 추출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨과 상기 환자의 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 비교하여 산출될 수 있다.Here, the degree of neuromelanin atrophy may be calculated by comparing the volume of the neuromelanin region extracted from the image of the normal population with the volume of the neuromelanin region of the patient.
또한, 영상 분석부(40)는, 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 연령 대비 백분위 정보로 변환할 수도 있다.In addition, the
또한, 영상 분석부(40)는, 미리 지정된 주기로 획득된 복수의 뉴로멜라닌 위축도를 이용하여 상기 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 계산할 수 있다.In addition, the
이후, 진단정보 출력부(5)를 통해, 상기 영상 분석부(40)가 도출한 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 다양한 형태로 표시 및 제공할 수 있다.Thereafter, through the diagnostic information output unit 5, the patient's neuromelanin atrophy rate derived by the
도 15는 본 발명의 영상 분석부가 뉴로멜라닌 volume 및 임상정보를 이용해 연령별 뉴로멜라닌 위축도 정보 등을 획득하는 일례를 도시한 것이다.15 illustrates an example in which the image analysis unit of the present invention acquires neuromelanin atrophy information according to age by using neuromelanin volume and clinical information.
도 15의 (a) 내지 (c)를 참조하면, 영상 분석부(40)는, 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨 및 획득된 임상 정보를 함께 이용하여 뉴로멜라닌 위축도를 산출하고, 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 기초로 상기 환자의 파킨슨 병 유무를 진단하며, 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 연령 대비 백분위 정보로 변환할 수 있다.15A to 15C, the
구체적으로, 영상 분석부(40)는, 뉴로멜라닌 volume 및 임상정보를 이용해 연령별 뉴로멜라닌 위축도를 획득 할 수 있고, 여기서 위축지수는 입력된 개인의 뉴로멜라닌 volume을 연령별 정상인 집단의 영상에서 추출된 뉴로멜라닌 volume에 의해 계산된 표준점수를 기준으로 변환한 값을 의미한다.Specifically, the
하기의 수학식 3은, 기본적으로 표준점수를 획득할 수 있는 수학식을 나타낸 것으로, 대표적으로 z-score와 t-score가 있다.Equation 3 below basically represents an equation for obtaining a standard score, and typically includes z-score and t-score.
수학식 3Equation 3
수학식 3에서,
표준점수를 계산하는 방법은 입력된 임상정보에 따라 다양한 방식으로 계산될 수 있다. The method of calculating the standard score can be calculated in various ways according to the entered clinical information.
대표적으로, 하기의 수학식 4는, Age가 보정된 표준점수 (W-score)를 산출하는 방법을 제시한 것이다.Representatively, Equation 4 below presents a method of calculating a standard score (W-score) corrected for Age.
수학식 4Equation 4
수학식 4에서,
본 발명에 적용 가능한 기계학습모델은 정상인들의 뉴로멜라닌 volume 및 임상정보 및 위축도가 학습되어 있는 모듈이 될 수 있다.The machine learning model applicable to the present invention may be a module in which neuromelanin volume, clinical information, and atrophy degree of normal people are learned.
또한, 본 발명에 따르면, 개인의 뉴로멜라닌 volume과 임상정보를 입력하면 개인별, 연령별 위축지수가 출력될 수 있고, 이 위축지수는 연령대비 백분위 정보로 변환되어 출력 될 수도 있다.In addition, according to the present invention, when an individual's neuromelanin volume and clinical information are input, the atrophy index for each individual and for each age may be output, and the atrophy index may be converted to and output as percentile information for the age.
도 16은 본 발명과 관련하여, 진단정보출력부가 연령대비 백분위 정보 등을 시각적으로 표시하는 일례를 도시한 것이다.16 is a diagram illustrating an example in which a diagnostic information output unit visually displays information on a percentile relative to an age in relation to the present invention.
도 16을 참조하면, 52세 남성의 위축도 0.83 및 백분위 72의 스코어를 보이고, 이에 따라 개인 맞춤별 관리 및 치료가 진행될 수 있다.Referring to FIG. 16, a 52-year-old male shows a score of 0.83 and a percentile of 72, and accordingly, personalized management and treatment can be performed.
또한, 본 발명에 따르면 주기적인 진단을 통해 추적 검사를 수행할 수도 있다.Further, according to the present invention, a follow-up test may be performed through periodic diagnosis.
추적검사는 동일한 사람이 일정 기간을 두고 촬영한 NM-MRI를 이용해 위축률을 계산하는 방식으로 수행될 수 있다.Follow-up tests can be performed by calculating the atrophy rate using NM-MRI taken by the same person over a period of time.
여기서, 위축률은 baseline 데이터 뉴로멜라닌 volum과 follow-up 데이터 뉴로멜라닌 volume의 변화된 정도를 말하고, 다양한 형태로 진단정보 출력부(50)를 통해 제공될 수 있다.Here, the atrophy rate refers to a degree of change in the baseline data neuromelanin volume and the follow-up data neuromelanin volume, and may be provided through the diagnostic
예를 들어, “65세 남성 1.31년 동안 뉴로멜라닌의 볼륨이 약 8.5%줄어 들었습니다.”의 정보가 제공될 수 있다.For example, the information may be provided: "A 65-year-old male reduced the volume of neuromelanin by about 8.5% in 1.31 years."
다른 예를 들어, “63세 여성 1.23년 동안 뉴로멜라닌의 볼륜이 약 2ml 줄어 들었습니다.”라는 정보가 제공될 수도 있다.For another example, information may be provided: "A 63-year-old woman lost about 2ml of her cheeks in 1.23 years."
파킨슨 병 진단 방법How to diagnose Parkinson's disease
전술한 본 발명의 구성을 기초로, 파킨슨 병을 진단하는 방법에 대해 설명한다.Based on the above-described configuration of the present invention, a method of diagnosing Parkinson's disease will be described.
먼저, 영상 수신부(20)가 환자의 뇌를 촬영한 MRI 영상을 획득하는 단계(S10)가 진행된다.First, a step (S10) of obtaining an MRI image of the patient's brain by the
이때, 영상 수신부(20)는 MRI 이외에도 환자의 뇌와 관련된 PET 영상 등을 추가로 획득할 수도 있다.In this case, the
이후, 영상 전처리부(25)는, 파킨슨 병의 영상 바이오 마커로 이용되는 뉴로멜라닌 영역의 관찰이 가능하도록, 획득한 MRI 영상을 전처리하는 단계(S20)를 수행한다.Thereafter, the
여기서, 영상 전처리부(25)의 가장 중요한 기능으로서, 영상 전처리부(25)는 획득한 MRI 영상을 기초로, 콘트라스트 대비율(Contrast Ratio, CR) 이미지를 생성할 수 있다.Here, as the most important function of the
또한, 영상 처리부(30)는, 전처리된 MRI 영상을 분석하여 뉴로멜라닌 영역이 포함된 제 1 영상을 분류하게 된다(S30).In addition, the
이후, 영상 처리부(30)는, 분류된 제 1 영상으로부터 뉴로멜라닌 영역을 검출하는 동작을 수행한다(S40).Thereafter, the
영상 처리부(30)는, 제 1 영상을 기초로 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출할 수 있고, 여기서 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 기초로, 영상 분석부(40)는, 환자의 파킨슨 병 유무를 진단하는 것이 가능하다.The
영상 처리부(30)는, 제 1 영상과 관련된 복셀 개수 및 복셀 크기를 이용하여 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출할 수 있다.The
S40 단계 이후, 영상 분석부(40)는, 검출된 뉴로멜라닌 영역의 정상 여부를 분석하여, 환자의 파킨슨 병 유무를 진단할 수 있다(S50).After step S40, the
S50 단계에서, 영상 분석부(40)는, 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨 및 획득된 임상 정보를 함께 이용하여 뉴로멜라닌 위축도를 산출하고, 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 기초로 상기 환자의 파킨슨 병 유무를 진단할 수 있다.In step S50, the
또한, 영상 분석부(40)는, 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 연령 대비 백분위 정보로 변환할 수도 있다.In addition, the
이후, 영상 분석부(40)가 미리 지정된 주기로 획득된 복수의 뉴로멜라닌 위축도를 이용하여 상기 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 계산할 수 있고(S60), 진단정보출력부(50)는 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 다양한 형태로 표시하는 기능을 제공할 수 있다(S70).Thereafter, the
인공지능을 이용한 파킨슨병 진단 방법을 통해 환자군 및 정상군 선별에 활용하여 임상시험 성공 확률을 높이는 방법A method to increase the probability of success in clinical trials by using artificial intelligence to diagnose Parkinson's disease by selecting patients and normal groups
전술한 본 발명에 따른 이용한 파킨슨병 진단 방법 및 장치를, 환자군 및 정상군 선별에 활용하여 임상시험 성공 확률을 높일 수 있다.The method and apparatus for diagnosing Parkinson's disease according to the present invention described above can be used to select a patient group and a normal group to increase the probability of success in a clinical trial.
즉, 본 발명은, 인공지능을 이용한 파킨슨병 진단 방법을 통해 환자군 및 정상군 선별에 활용하여 임상시험 성공 확률을 높이는 장치, 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.That is, the present invention can provide an apparatus, system, and method for increasing the probability of success in a clinical trial by using for selection of a patient group and a normal group through a method for diagnosing Parkinson's disease using artificial intelligence.
약 효능 입증을 위한 임상시험은 미리 예측한 기대 효과를 임상시험 참여자들에 대해 달성하는지 통계적 유의성을 보임으로서 결과가 판정되는데, 본 발명에 따른 파킨슨병 진단 방법 및 장치를 적용하는 경우, 정확히 신약이 목표로 하는 파킨슨병 환자만을 임상시험 대상자로 포함시킴으로써, 최대한 임상시험 성공 확률을 높일 수 있다.In clinical trials for demonstrating drug efficacy, results are determined by showing statistical significance whether the predicted expected effect is achieved for clinical trial participants. When applying the Parkinson's disease diagnosis method and apparatus according to the present invention, a new drug is accurately By including only target Parkinson's disease patients as clinical trial subjects, the probability of successful clinical trials can be increased as much as possible.
먼저, 기존 신약 임상시험의 문제점에 대해 선결적으로 설명한다.First, the problems of the existing clinical trials for new drugs will be preliminarily explained.
약 효능 입증을 위한 임상시험은 미리 예측한 기대 효과를 임상시험 참여자들에 대해 달성하는지 통계적 유의성을 보임으로서 결과가 판정된다.In clinical trials for demonstrating drug efficacy, results are judged by showing statistical significance whether or not the expected effect predicted in advance is achieved for clinical trial participants.
한편, 파킨슨병의 경우, 약 효능에 의한 증상의 호전 여부 측정을 UPDRS 평가, 신경학적 검진, Hoehn & Yarr stage 평가(0~5단계) 등에 의존할 수밖에 없으며, 이 방법들은 문진에 의한 방법이며 데이터의 척도가 세밀하지 않다는 문제점이 있다.On the other hand, in the case of Parkinson's disease, there is no choice but to rely on UPDRS evaluation, neurological examination, Hoehn & Yarr stage evaluation (steps 0-5), etc., to measure the improvement of symptoms due to drug efficacy. There is a problem that the scale of is not detailed.
따라서 통계적 유의성을 입증하려면 투약 전과 후, 또는 가짜약 군과 비교하여 평가 척도의 수치가 통계적으로 유의하게 상승되어야 하며, 예측 상승 수치가 비교적 클수록 목표 대상자수도 적어지고 통계적 유의성 달성 가능성이 상승하게 된다.Therefore, in order to prove statistical significance, the value of the evaluation scale must be increased statistically significantly before and after administration or compared to the sham drug group, and the higher the predicted increase value, the smaller the number of target subjects and the higher the probability of achieving statistical significance.
이때, 예측 상승 수치가 작다면 그만큼 목표 대상자수도 늘어나며 통계 입증 난이도가 상승하게 된다.At this time, if the predicted increase value is small, the number of target subjects increases and the difficulty of verifying statistics increases.
결국, 파킨슨병의 평가 척도 한단계 상승자체가 매우 어려우므로, 임상시험 통과 가능성이 매우 낮다는 문제점이 발생하게 된다.As a result, it is very difficult to increase the evaluation scale of Parkinson's disease by one level, and thus a problem that the possibility of passing the clinical trial is very low arises.
본 발명에서는 이러한 문제점을 해소하기 위해, 정확히 신약이 목표로 하는 파킨슨병 환자만을 임상시험 대상자로 포함시킴으로써, 최대한 임상시험 성공 확률을 높이기 위해서는 시키고자 한다.In the present invention, in order to solve this problem, it is intended to increase the probability of success in the clinical trial as much as possible by including only Parkinson's disease patients targeted by the new drug as clinical trial subjects.
중추신경계 약물의 신약 개발과정에서 중요한 실패 요인 중 하나는 정확한 대상자 선별 및 약물 반응군 선별의 난점이다.One of the important factors of failure in the development of new drugs for the central nervous system is the difficulty of accurately selecting subjects and selecting drug responders.
중추신경계 약물의 경우 특히 위약에 대한 반응비율이 높아, 대상자 군의 이질성을 낮추고, 약물 반응성을 예측할 수 있는 바이오마커를 설정하는 것이 성공률을 높이는데 있어 중요한 전략이 된다.In the case of central nervous system drugs, particularly, the response rate to placebo is high, reducing the heterogeneity of the subject group, and setting up a biomarker capable of predicting drug responsiveness is an important strategy to increase the success rate.
또한, 파킨슨병의 경우 확진에 오랜 기간이 소요되므로(약 3개월) 선별검사가 어려워 신약이 목표로 하는 파킨슨병 환자만을 임상시험 대상자로 포함시키기 매우 어렵다는 문제점이 있다.In addition, in the case of Parkinson's disease, since it takes a long period of time to be confirmed (about 3 months), there is a problem that it is very difficult to include only Parkinson's disease patients targeted by the new drug as clinical trial subjects because screening is difficult.
따라서 본 발명이 제안하는 인공지능을 이용한 파킨슨병 진단 방법을 통해 환자군 및 정상군 선별에 활용하여 임상시험 성공 확률을 높이는데 활용할 수 있다.Therefore, it can be utilized to increase the probability of success in clinical trials by using the method for diagnosing Parkinson's disease using artificial intelligence proposed by the present invention to select patient groups and normal groups.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 가장 먼저, 약 효능 입증을 위한 임상시험 실험 후보군을 모집하는 단계(S100)가 진행된다.According to an embodiment of the present invention, first, a step (S100) of recruiting a candidate group for a clinical trial experiment for demonstrating drug efficacy is performed.
이후, 복수의 실험 후보군을 대상으로, 영상을 획득하는 단계(S110), 파킨슨 병의 영상 바이오 마커로 이용되는 뉴로멜라닌 영역의 관찰이 가능하도록, 획득한 MRI 영상을 전처리하는 단계(S120), 전처리된 MRI 영상을 분석하여 상기 뉴로멜라닌 영역이 포함된 제 1 영상을 분류하는 단계(S130), 분류된 제 1 영상으로부터 뉴로멜라닌 영역을 검출하는 단계(S140), 검출된 뉴로멜라닌 영역의 정상 여부를 분석하여, 환자의 파킨슨 병 유무를 진단하는 단계(S150)가 진행된다.Thereafter, for the plurality of experimental candidate groups, the step of obtaining an image (S110), the step of pre-processing the acquired MRI image (S120) to enable observation of the neuromelanin region used as an image biomarker of Parkinson's disease (S120), and pre-processing. Classifying the first image including the neuromelanin region by analyzing the MRI image (S130), detecting the neuromelanin region from the classified first image (S140), and determining whether the detected neuromelanin region is normal. By analyzing, the step (S150) of diagnosing the presence or absence of Parkinson's disease of the patient proceeds.
상기 S110 내지 S150 단계는, 전술한 S10 내지 S50 단계에 각각 대응되는바 명세서의 간명화를 위해, 반복적 설명은 생략한다.Steps S110 to S150 correspond to steps S10 to S50 described above, respectively, for the sake of simplicity of the specification, repetitive descriptions will be omitted.
이후, S150 단계를 통해 진단 결과가 도출되면, 진단 결과를 기초로, 복수의 실험 후보군을 실제 파킨슨 병 환자군과 정상 환자군으로 구분하는 단계(S160)가 진행될 수 있다.Thereafter, when a diagnosis result is derived through step S150, a step S160 of dividing a plurality of experimental candidate groups into an actual Parkinson's disease patient group and a normal patient group based on the diagnosis result may proceed.
이때, 실제 파킨슨 환자군으로 분류된 대상만을 기초로, 임상시험을 진행하는 단계(S170) 및 임상 시험 결과를 기초로 약 효능을 입증하는 단계(S180)를 통해, 정확히 신약이 목표로 하는 파킨슨병 환자만을 임상시험 대상자로 포함시킴으로써, 최대한 임상시험 성공 확률을 높일 수 있다.At this time, based on only the subjects classified as the actual Parkinson patient group, through the step of conducting a clinical trial (S170) and the step of verifying the drug efficacy based on the clinical test result (S180), the Parkinson's disease patient that the new drug is exactly the target of By including only as the subject of a clinical trial, the probability of success in a clinical trial can be as high as possible.
결국, 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 파킨슨병 진단 방법을 통해, 환자군 및 정상군 선별에 활용하여 임상시험 성공 확률을 높이는데 활용할 수 있다.As a result, through the Parkinson's disease diagnosis method using artificial intelligence according to the present invention, it can be used to select patient groups and normal groups to increase the probability of success in clinical trials.
전술한 S100 단계 내지 S180 단계는, 파킨슨병 정보 제공 장치(1) 독자적으로 수행될 수도 있고, 별도의 서버를 두거나 별도의 중앙관리장치를 두고, 파킨슨병 정보 제공 장치(1)와 함께 전체 동작을 수행하도록 적용될 수도 있다.The above-described steps S100 to S180 may be performed independently of the Parkinson's disease
나아가 상기에서는, 파킨슨병 유무를 기반으로, 신약 개발의 효율을 높이는 방법에 대해 설명하였으나 이뿐만 아니라 파킨슨병의 심각한 정도를 나타내는 각 스테이지(stage)를 구분하여 신약의 효능을 입증하는 것에도 사용될 수 있다.Furthermore, in the above, a method of increasing the efficiency of new drug development based on the presence or absence of Parkinson's disease was described, but it can be used to prove the efficacy of a new drug by classifying each stage indicating the severity of Parkinson's disease. have.
예를 들어, 본 발명이 제안하는 기술을 기초로, 복수의 환자의 상태를 N 단계로 구분하고, 각 단계에 해당하는 환자군만을 선별하여, 임상시험을 진행함으로써, 정밀한 단계에서의 신약 효능 및 임상 성공 확률을 높이는데 활용할 수 있다.For example, based on the technology proposed by the present invention, the state of a plurality of patients is divided into N stages, only the patient group corresponding to each stage is selected, and clinical trials are conducted, thereby providing new drug efficacy and clinical trials at a precise stage. It can be used to increase the probability of success.
본 발명에 따른 효과Effects according to the invention
본 발명에 따른 파킨슨병 정보 제공 장치 및 방법에 의하면, MRI에서 뉴로멜라닌 영역이 포함된 영상만을 분류하고, 분류된 영상에서 뉴로멜라닌 영역을 분석하여 파킨슨 병 유무를 진단할 수 있다는 효과가 얻어진다. According to the apparatus and method for providing Parkinson's disease information according to the present invention, it is possible to diagnose the presence or absence of Parkinson's disease by classifying only an image including a neuromelanin region in MRI and analyzing the neuromelanin region in the classified image.
그리고 본 발명에 의하면, 영상을 이용해서 파킨슨 병을 진단함에 따라, 보편적으로 공급된 MRI 장비를 이용해서 파킨슨 병을 정밀하게 진단할 수 있고, 진단 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다는 효과가 얻어진다.In addition, according to the present invention, by diagnosing Parkinson's disease using an image, it is possible to accurately diagnose Parkinson's disease using a universally supplied MRI equipment, and an effect of improving the accuracy of the diagnosis result is obtained.
또한, 본 발명에 따르면, 뉴로멜라닌 영역만을 관찰 가능하도록 할 수 있다.In addition, according to the present invention, only the neuromelanin region can be observed.
구체적으로, 본 발명은 뉴로멜라닌 영역의 관찰이 가능하도록, 획득한 MRI 영상을 전처리하고, 전처리된 MRI 영상을 분석하여 뉴로멜라닌 영역이 포함된 영상을 분류하고, 분류된 영상으로부터 뉴로멜라닌 영역을 검출하며, 검출된 뉴로멜라닌 영역의 정상 여부를 분석하여, 환자의 파킨슨 병 유무를 진단할 수 있다.Specifically, the present invention pre-processes the acquired MRI image to enable observation of the neuromelanin region, analyzes the pre-processed MRI image to classify the image containing the neuromelanin region, and detects the neuromelanin region from the classified image. And, by analyzing whether the detected neuromelanin region is normal, it is possible to diagnose the presence or absence of Parkinson's disease in the patient.
또한, 본 발명에 따르면, 기계학습을 통해 뉴로멜라닌 영역을 효과적으로 검출할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to effectively detect a neuromelanin region through machine learning.
구체적으로, 본 발명은, 두개골 영역이 제거된 영상을 기초로, 각도 조절, 영상 확대 및 재분할(Reslice) 중 적어도 하나의 동작을 수행하고, 심층 신경망(Deep Neural Network) 모델을 이용하여 뉴로멜라닌이 포함된 영역을 검출하며, 템플릿(template) 이미지를 이용하여 공간 정규화(spatial normalization)를 수행하고, 이미지의 각 복셀(voxel)에 상기 콘트라스트 대비율(Contrast Ratio, CR) 값이 매핑(mapping)된 CR 이미지를 생성하여 파킨슨 병을 진단할 수 있다.Specifically, the present invention performs at least one of angle adjustment, image enlargement, and reslice based on the image from which the skull region has been removed, and neuromelanin is performed using a deep neural network model. The included area is detected, spatial normalization is performed using a template image, and the contrast ratio (CR) value is mapped to each voxel of the image. A CR image can be generated to diagnose Parkinson's disease.
또한, 본 발명은, 생성된 CR 이미지를 기초로, 미리 지정된 취약 영역(Vulnerable region)을 분할하고, 분할된 취약 영역 내 평균 CR을 계산함으로써, 영상에 대한 전처리를 수행할 수 있는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.In addition, the present invention provides an apparatus and method capable of performing pre-processing on an image by dividing a pre-designated Vulnerable region based on the generated CR image and calculating an average CR within the divided vulnerable regions. Can provide.
또한, 본 발명은, 동일한 객체를 기준으로, 입력되는 MRI 영상이 복수인 경우, 복수의 MRI 영상에 포함된 뉴로멜라닌 영역 데이터를 이용하여 within-subject template를 생성 및 공간 정규화를 수행함으로써, 추적검사(longitudinal study) 기능을 제공할 수 있다.In addition, the present invention, based on the same object, when there are multiple input MRI images, by generating a within-subject template and performing spatial normalization using neuromelanin region data included in the plurality of MRI images, follow-up inspection (longitudinal study) function can be provided.
또한, 본 발명은, 환자의 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출하고, 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨 및 획득된 임상 정보를 함께 이용하여 뉴로멜라닌 위축도를 산출하며, 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 기초로 환자의 파킨슨 병 유무를 진단할 수 있다.In addition, the present invention calculates the volume of the neuromelanin region of the patient, calculates the degree of neuromelanin atrophy by using the calculated volume of the neuromelanin region and the obtained clinical information together, and based on the calculated neuromelanin atrophy degree. Can diagnose the presence of Parkinson's disease in a patient.
또한, 본 발명은, 미리 지정된 주기로 획득된 복수의 뉴로멜라닌 위축도를 이용하여 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 계산하고, 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 다양한 형태로 표시 및 제공할 수 있다.In addition, the present invention may calculate a patient's neuromelanin atrophy rate using a plurality of neuromelanin atrophy degrees obtained at a predetermined cycle, and display and provide the patient's neuromelanin atrophy rate in various forms.
또한, 본 발명은 약 효능 입증을 위한 임상시험은 미리 예측한 기대 효과를 임상시험 참여자들에 대해 달성하는지 통계적 유의성을 보임으로서 결과가 판정되는데, 본 발명에 따른 파킨슨병 진단 방법 및 장치를 적용하는 경우, 정확히 신약이 목표로 하는 파킨슨병 환자만을 임상시험 대상자로 포함시킴으로써, 최대한 임상시험 성공 확률을 높일 수 있다.In addition, the present invention is determined by showing statistical significance whether or not the clinical trial for demonstrating drug efficacy achieves the expected effect predicted in advance for the clinical trial participants, and the Parkinson's disease diagnosis method and apparatus according to the present invention are applied. In this case, it is possible to increase the probability of success in the clinical trial as much as possible by including only patients with Parkinson's disease that the new drug targets as clinical trial subjects.
즉, 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 파킨슨병 진단 방법을 통해, 환자군 및 정상군 선별에 활용하여 임상시험 성공 확률을 높이는데 활용할 수 있다.That is, through the Parkinson's disease diagnosis method using artificial intelligence according to the present invention, it can be used to select patient groups and normal groups to increase the probability of success in clinical trials.
한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description. I will be able to.
상술한 본 발명의 실시예들은 다양한 수단을 통해 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들은 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. The embodiments of the present invention described above can be implemented through various means. For example, embodiments of the present invention may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof.
하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.In the case of implementation by hardware, the method according to embodiments of the present invention includes one or more Application Specific Integrated Circuits (ASICs), Digital Signal Processors (DSPs), Digital Signal Processing Devices (DSPDs), and Programmable Logic Devices (PLDs). , Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, and the like.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리 유닛에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리 유닛은 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.In the case of implementation by firmware or software, the method according to the embodiments of the present invention may be implemented in the form of a module, procedure, or function that performs the functions or operations described above. The software code may be stored in a memory unit and driven by a processor. The memory unit may be located inside or outside the processor, and may exchange data with the processor through various known means.
상술한 바와 같이 개시된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대한 상세한 설명은 당업자가 본 발명을 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 본 발명의 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 당업자는 상술한 실시예들에 기재된 각 구성을 서로 조합하는 방식으로 이용할 수 있다. 따라서, 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.Detailed description of the preferred embodiments of the present invention disclosed as described above has been provided to enable those skilled in the art to implement and practice the present invention. Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art will understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the scope of the present invention. For example, a person skilled in the art may use the components described in the above-described embodiments in a manner that combines with each other. Accordingly, the present invention is not intended to be limited to the embodiments shown herein but is to be accorded the widest scope consistent with the principles and novel features disclosed herein.
본 발명은 본 발명의 정신 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다. 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.The present invention may be embodied in other specific forms without departing from the spirit and essential features of the present invention. Therefore, the detailed description above should not be construed as restrictive in all respects and should be considered as illustrative. The scope of the present invention should be determined by reasonable interpretation of the appended claims, and all changes within the equivalent scope of the present invention are included in the scope of the present invention. The invention is not intended to be limited to the embodiments shown herein but is to be accorded the widest scope consistent with the principles and novel features disclosed herein. In addition, an embodiment may be configured by combining claims that do not have an explicit citation relationship in the claims, or may be included as a new claim by amendment after filing.
Claims (22)
파킨슨 병의 영상 바이오 마커로 이용되는 뉴로멜라닌 영역의 관찰이 가능하도록, 상기 획득한 MRI 영상을 전처리하는 영상 전처리부;
상기 전처리된 MRI 영상을 분석하여 상기 뉴로멜라닌 영역이 포함된 제 1 영상을 분류하고, 상기 분류된 제 1 영상으로부터 상기 뉴로멜라닌 영역을 검출하는 영상 처리부; 및
상기 검출된 뉴로멜라닌 영역을 분석하여, 파킨슨 병과 관련된 상기 환자의 정보를 판단하는 영상 분석부;를 포함하고,
상기 영상 처리부는,
상기 제 1 영상을 기초로 상기 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출하고,
상기 영상 분석부는,
상기 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 이용하여 상기 파킨슨 병과 관련된 상기 환자의 정보를 판단하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.
An image receiver for obtaining an MRI image of the patient's brain;
An image preprocessing unit preprocessing the acquired MRI image to enable observation of a neuromelanin region used as an image biomarker of Parkinson's disease;
An image processing unit that analyzes the preprocessed MRI image, classifies a first image including the neuromelanin region, and detects the neuromelanin region from the classified first image; And
Including; an image analysis unit that analyzes the detected neuromelanin region and determines information of the patient related to Parkinson's disease,
The image processing unit,
Calculating the volume of the neuromelanin region based on the first image,
The image analysis unit,
Parkinson's disease information providing apparatus using a neuromelanin image, characterized in that to determine the information of the patient related to the Parkinson's disease using the calculated volume of the neuromelanin region.
상기 영상 전처리부는,
상기 획득한 MRI 영상을 기초로, 콘트라스트 대비율(Contrast Ratio, CR) 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 1,
The image preprocessing unit,
An apparatus for providing Parkinson's disease information using a neuromelanin image, comprising generating a contrast ratio (CR) image based on the acquired MRI image.
상기 영상 전처리부는,
상기 획득한 MRI 영상 내에서 두개골 영역을 제거하는 두개골 제거부;
상기 두개골 영역이 제거된 영상을 기초로, 각도 조절, 영상 확대 및 재분할(Reslice) 중 적어도 하나의 동작을 수행하는 영상 재분할부;
상기 영상 재분할부로부터 전달된 영상을 기초로, 심층 신경망(Deep Neural Network) 모델을 이용하여 상기 뉴로멜라닌이 포함된 제 1 영역을 검출하는 뉴로멜라닌 영역 분류부;
상기 제 1 영역이 검출된 영상을 기초로, 템플릿(template) 이미지를 이용하여 공간 정규화(spatial normalization)를 수행하는 공간 정규화부;
상기 공간 정규화된 영상을 기초로, 이미지의 각 복셀(voxel)에 상기 콘트라스트 대비율(Contrast Ratio, CR) 값이 매핑(mapping)된 CR 이미지를 생성하는 CR 이미지 생성부; 및
상기 생성된 CR 이미지를 기초로, 미리 지정된 취약 영역(Vulnerable region)을 분할하고, 상기 분할된 취약 영역 내 평균 CR을 계산하는 계산부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 2,
The image preprocessing unit,
A skull removal unit for removing a skull region from the acquired MRI image;
An image re-segment unit configured to perform at least one of an angle adjustment, an image enlargement, and a reslice based on the image from which the skull region has been removed;
A neuromelanin region classification unit configured to detect a first region including the neuromelanin using a deep neural network model based on the image transmitted from the image re-segmentation unit;
A spatial normalization unit performing spatial normalization using a template image based on the image in which the first region is detected;
A CR image generator for generating a CR image in which the contrast ratio (CR) value is mapped to each voxel of the image based on the spatially normalized image; And
Parkinson's disease information using a neuromelanin image, comprising: a calculation unit that divides a pre-designated Vulnerable region based on the generated CR image and calculates an average CR within the divided vulnerable region. Delivery device.
상기 뉴로멜라닌 영역 분류부는,
상기 제 1 영역의 경계가 구분되도록 표시하고, 상기 제 1 영역의 이미지를 크롭(crop)하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 3,
The neuromelanin region classification unit,
An apparatus for providing Parkinson's disease information using a neuromelanin image, characterized in that the first area is displayed so that the boundary is separated and the image of the first area is cropped.
상기 공간 정규화부는,
정상인 뉴로멜라닌 MRI 영상으로부터 생성된 제 1 템플릿(template) 이미지 및 T1-weighted MRI를 기반으로 한 해부학적 영상으로부터 생성된 제 2 템플릿(template) 이미지 중 적어도 하나를 이용하여 상기 공간 정규화를 수행하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 3,
The spatial normalization unit,
Performing the spatial normalization using at least one of a first template image generated from a normal neuromelanin MRI image and a second template image generated from an anatomical image based on T1-weighted MRI Parkinson's disease information providing device using neuromelanin image, characterized in that.
상기 공간 정규화부는,
상기 제 2 템플릿 이미지를 이용하여 정합한 후, 상기 제 1 템플릿 이미지를 정합함으로써, 상기 공간 정규화를 수행하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 5,
The spatial normalization unit,
After matching using the second template image, the spatial normalization is performed by matching the first template image.
상기 공간 정규화된 영상을 기초로, 템플릿 공강 상에 정의된 참조 이미지인 아틀라스(Atlas)를 이용하는 Atlas-based segmentation 방법을 기초로 참조영역을 분할하고, 상기 분할된 참조영역 내 평균값을 산출하는 참조영역 분할부;를 더 포함하고,
상기 CR 이미지 생성부는, 상기 산출된 평균값을 이용하여 상기 콘트라스트 대비율 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 3,
A reference region for segmenting a reference region based on an Atlas-based segmentation method using an Atlas, which is a reference image defined on a template cavity, based on the spatially normalized image, and calculating an average value within the divided reference region It further includes;
The CR image generation unit calculates the contrast ratio value using the calculated average value. The apparatus for providing Parkinson's disease information using a neuromelanin image.
상기 콘트라스트 대비율 값은 하기의 수학식 1에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.
수학식 1
상기 수학식 1에서,
Parkinson's disease information providing apparatus using a neuromelanin image, characterized in that the contrast contrast ratio value is calculated by Equation 1 below.
Equation 1
In Equation 1,
상기 분할된 참조영역은 대뇌각(Cerebral peduncles) 영역인 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 7,
Parkinson's disease information providing apparatus using a neuromelanin image, characterized in that the divided reference region is a cerebral peduncles region.
상기 미리 지정된 취약 영역은,
정상군의 뉴로멜라닌 영역과 환자군의 뉴로멜라닌 영역을 비교하였을 때, 미리 지정된 기준 이상으로 유의미하게 차이나는 영역인 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 3,
The pre-designated vulnerable area,
Parkinson's disease information providing apparatus using a neuromelanin image, characterized in that when comparing the neuromelanin area of the normal group and the neuromelanin area of the patient group, the area is significantly different than a predetermined criterion.
상기 미리 지정된 취약 영역은, 나이그로좀1(nigrosome1) 영역 및 나이그로좀 2(nigrosome2) 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 10,
The pre-designated vulnerable region includes a nigrosome1 region and a nigrosome2 region. A device for providing Parkinson's disease information using a neuromelanin image.
동일한 객체를 기준으로, 상기 획득한 MRI 영상이 복수인 경우,
상기 복수의 MRI 영상에 포함된 뉴로멜라닌 영역 데이터를 이용하여, 시간 경과에 따라 평균화 된 이미지인 within-subject template를 생성하는 템플릿 생성부;를 더 포함하고,
상기 공간 정규화부는, 상기 within-subject template을 이용하여 상기 공간 정규화를 수행하며,
상기 within-subject template은 상기 동일한 객체에 대한 추적검사(longitudinal study)에 이용되는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.
The method of claim 3,
When there are multiple MRI images acquired based on the same object,
A template generation unit for generating a within-subject template that is an image averaged over time by using neuromelanin region data included in the plurality of MRI images; further comprising,
The spatial normalization unit performs the spatial normalization using the within-subject template,
The within-subject template is a device for providing Parkinson's disease information using a neuromelanin image, characterized in that it is used for a longitudinal study on the same object.
상기 영상 처리부는,
상기 제 1 영상과 관련된 복셀 개수 및 복셀 크기를 이용하여 상기 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.
The method of claim 1,
The image processing unit,
The apparatus for providing Parkinson's disease information using a neuromelanin image, characterized in that the volume of the neuromelanin region is calculated using the number of voxels and the size of the voxels related to the first image.
상기 영상 처리부는,
상기 뉴로멜라닌 영역이 포함될 확률이 높은 복셀들로 이루어진 전경(foreground) 이미지와 상기 전경 이미지를 기초로 생성된 배경(background) 이미지를 이용하는 그래프컷(graph-cut) 알고리즘을 기초로, 상기 제 1 영상을 분류하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.
The method of claim 1,
The image processing unit,
Based on a graph-cut algorithm using a foreground image consisting of voxels having a high probability of including the neuromelanin region and a background image generated based on the foreground image, the first image Parkinson's disease information providing device using a neuromelanin image, characterized in that to classify.
상기 영상 처리부는,
뇌 영상 및 뉴로멜라닌 영역 영상이 레이블링(labeling) 된 데이터로 학습된 심층신경망을 기초로, 상기 제 1 영상을 분류하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.
The method of claim 1,
The image processing unit,
An apparatus for providing Parkinson's disease information using a neuromelanin image, characterized in that the first image is classified based on a deep neural network learned from data labeled with a brain image and a neuromelanin region image.
상기 영상 처리부는,
미리 지정된 신호 강도(signal intensity) 값 이상의 팩터(factor)를 추출하고,
상기 추출한 팩터를 이용하여 상기 제 1 영상을 분류하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.
The method of claim 1,
The image processing unit,
Extracting a factor equal to or greater than a predetermined signal intensity value,
Parkinson's disease information providing apparatus using a neuromelanin image, characterized in that classifying the first image using the extracted factor.
상기 영상 처리부는,
상기 제 1 영상을 기초로 상기 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출하고,
임상 정보를 획득하는 임상정보 수신부;를 더 포함하며,
상기 영상 분석부는,
상기 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨 및 상기 획득된 임상 정보를 함께 이용하여 뉴로멜라닌 위축도를 산출하고,
상기 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 기초로, 상기 파킨슨 병과 관련된 상기 환자의 정보를 판단하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 1,
The image processing unit,
Calculating the volume of the neuromelanin region based on the first image,
Further comprising a; clinical information receiving unit for acquiring clinical information,
The image analysis unit,
Using the calculated volume of the neuromelanin region and the obtained clinical information together to calculate the degree of neuromelanin atrophy,
Parkinson's disease information providing apparatus using a neuromelanin image, characterized in that to determine the information of the patient related to the Parkinson's disease based on the calculated neuromelanin atrophy degree.
상기 뉴로멜라닌 위축도는,
정상인 집단의 영상에서 추출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨과 상기 환자의 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 비교하여 산출되는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 18,
The neuromelanin atrophy degree,
Parkinson's disease information providing apparatus using a neuromelanin image, characterized in that it is calculated by comparing the volume of the neuromelanin region extracted from the image of the normal population and the volume of the neuromelanin region of the patient.
상기 영상 분석부는,
상기 산출된 뉴로멜라닌 위축도를 연령 대비 백분위 정보로 변환하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 18,
The image analysis unit,
Parkinson's disease information providing apparatus using a neuromelanin image, characterized in that converting the calculated neuromelanin atrophy into age-related percentile information.
상기 영상 분석부는,
미리 지정된 주기로 획득된 복수의 뉴로멜라닌 위축도를 이용하여 상기 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 계산하고,
상기 환자의 뉴로멜라닌 위축률을 표시하는 진단정보 출력부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴로멜라닌 영상을 이용한 파킨슨병 정보 제공 장치.The method of claim 18,
The image analysis unit,
The patient's neuromelanin atrophy rate is calculated using a plurality of neuromelanin atrophy degrees acquired at a predetermined cycle,
Parkinson's disease information providing apparatus using a neuromelanin image further comprising a; diagnostic information output unit for displaying the neuromelanin atrophy rate of the patient.
상기 영상 수신부는, 약 효능 입증을 위한 임상시험 실험 후보군인 복수의 환자의 뇌를 촬영한 MRI 영상을 획득하고,
상기 영상 전처리부는, 파킨슨 병의 영상 바이오 마커로 이용되는 뉴로멜라닌 영역의 관찰이 가능하도록, 상기 획득한 MRI 영상을 전처리하며,
상기 영상 처리부는, 상기 전처리된 MRI 영상을 분석하여 상기 뉴로멜라닌 영역이 포함된 제 1 영상을 분류하고, 상기 분류된 제 1 영상으로부터 상기 뉴로멜라닌 영역을 검출하며,
상기 영상 분석부는, 상기 검출된 뉴로멜라닌 영역을 분석하여, 파킨슨 병과 관련된 상기 환자의 정보를 판단하고, 상기 환자의 정보를 기초로 상기 복수의 환자 중 제 1 조건을 만족하는 적어도 하나의 제 1 환자에 대한 정보를 상기 중앙관리부 및/또는 상기 서버로 전달하며,
상기 중앙관리부 및/또는 상기 서버는, 상기 제 1 환자에 대한 임상시험 결과를 상기 약 효능 입증에 이용하고,
상기 영상 처리부는, 상기 제 1 영상을 기초로 상기 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 산출하며,
상기 영상 분석부는, 상기 산출된 뉴로멜라닌 영역의 볼륨을 이용하여 상기 파킨슨 병과 관련된 상기 환자의 정보를 판단하는 것을 특징으로 하는 파킨슨병이 존재하는 환자군을 선별하여 임상시험 성공 확률을 높이는 시스템.A Parkinson's disease information providing device including an image receiving unit, an image preprocessing unit, an image processing unit, and an image analysis unit; And a server communicating with the central management unit and/or the Parkinson's disease information providing device; in a system for increasing a clinical trial success probability by selecting a group of patients with Parkinson's disease,
The image receiving unit acquires MRI images of the brains of a plurality of patients, which are candidate groups for clinical trials for demonstrating drug efficacy,
The image preprocessor pre-processes the acquired MRI image to enable observation of a neuromelanin region used as an image biomarker of Parkinson's disease,
The image processing unit analyzes the preprocessed MRI image to classify a first image including the neuromelanin region, and detects the neuromelanin region from the classified first image,
The image analysis unit may analyze the detected neuromelanin region to determine information on the patient related to Parkinson's disease, and at least one first patient that satisfies a first condition among the plurality of patients based on the patient information Information on the central management unit and/or the server,
The central management unit and/or the server uses the clinical test results for the first patient to prove the efficacy of the drug,
The image processing unit calculates a volume of the neuromelanin region based on the first image,
The image analysis unit is a system for increasing the probability of success of a clinical trial by selecting a patient group with Parkinson's disease, characterized in that the image analysis unit determines information on the patient related to the Parkinson's disease using the calculated volume of the neuromelanin region.
Priority Applications (10)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210016667A KR102256345B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-02-05 | apparatus and method for providing information on Parkinson's disease using neuromelanin image |
| EP21166617.7A EP4039186B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-04-01 | Apparatus and method for providing information on parkinson's disease using neuromelanin image |
| ES21166617T ES2971911T3 (en) | 2021-02-05 | 2021-04-01 | Apparatus and method for providing information about parkinson's disease by using neuromelanin imaging |
| US17/220,985 US11207019B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-04-02 | Apparatus and method for providing information on parkinson's disease using neuromelanin image |
| JP2021063383A JP6942278B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-04-02 | Parkinson's disease information providing device and method using neuromelanin images |
| CN202110368053.9A CN113077448B (en) | 2021-02-05 | 2021-04-06 | Device and system for providing Parkinson's disease information by using neuromelanin image |
| KR1020210064025A KR102278011B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | device and method to increase the probability of clinical trial success by selecting a group of patients with Parkinson's using neuromelanine image |
| KR1020210064023A KR102288078B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | device that provides information related to Parkinson's disease by analyzing neuromelanine related magnetic resonance images based on artificial intelligence |
| KR1020210064022A KR102288077B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | method of providing information for diagnosis of Parkinson's disease using the volume of neuromelanine region |
| KR1020210064024A KR102278010B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | device capable of predicting Parkinson's disease risk by analyzing neuromelanin region |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210016667A KR102256345B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-02-05 | apparatus and method for providing information on Parkinson's disease using neuromelanin image |
Related Child Applications (4)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210064022A Division KR102288077B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | method of providing information for diagnosis of Parkinson's disease using the volume of neuromelanine region |
| KR1020210064024A Division KR102278010B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | device capable of predicting Parkinson's disease risk by analyzing neuromelanin region |
| KR1020210064025A Division KR102278011B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | device and method to increase the probability of clinical trial success by selecting a group of patients with Parkinson's using neuromelanine image |
| KR1020210064023A Division KR102288078B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | device that provides information related to Parkinson's disease by analyzing neuromelanine related magnetic resonance images based on artificial intelligence |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102256345B1 true KR102256345B1 (en) | 2021-05-28 |
Family
ID=75362445
Family Applications (5)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210016667A KR102256345B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-02-05 | apparatus and method for providing information on Parkinson's disease using neuromelanin image |
| KR1020210064023A KR102288078B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | device that provides information related to Parkinson's disease by analyzing neuromelanine related magnetic resonance images based on artificial intelligence |
| KR1020210064024A KR102278010B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | device capable of predicting Parkinson's disease risk by analyzing neuromelanin region |
| KR1020210064025A KR102278011B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | device and method to increase the probability of clinical trial success by selecting a group of patients with Parkinson's using neuromelanine image |
| KR1020210064022A KR102288077B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | method of providing information for diagnosis of Parkinson's disease using the volume of neuromelanine region |
Family Applications After (4)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210064023A KR102288078B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | device that provides information related to Parkinson's disease by analyzing neuromelanine related magnetic resonance images based on artificial intelligence |
| KR1020210064024A KR102278010B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | device capable of predicting Parkinson's disease risk by analyzing neuromelanin region |
| KR1020210064025A KR102278011B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | device and method to increase the probability of clinical trial success by selecting a group of patients with Parkinson's using neuromelanine image |
| KR1020210064022A KR102288077B1 (en) | 2021-02-05 | 2021-05-18 | method of providing information for diagnosis of Parkinson's disease using the volume of neuromelanine region |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11207019B1 (en) |
| EP (1) | EP4039186B1 (en) |
| JP (1) | JP6942278B1 (en) |
| KR (5) | KR102256345B1 (en) |
| CN (1) | CN113077448B (en) |
| ES (1) | ES2971911T3 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20220292657A1 (en) * | 2021-03-11 | 2022-09-15 | Terran Biosciences, Inc. | Systems, devices, and methods for harmonization of imaging datasets including biomarkers |
| KR102582731B1 (en) * | 2022-09-30 | 2023-09-25 | 주식회사 브라이토닉스이미징 | Method and system for analyzing brain image |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20230123786A (en) | 2022-02-17 | 2023-08-24 | 충남대학교산학협력단 | Apparatus for Diagnosing Parkinson's Disease Applied with Fiber-based Strain Sensor |
| WO2023235766A2 (en) * | 2022-05-31 | 2023-12-07 | University Of Ottawa Institute Of Mental Health Research | Methods for acquiring and analyzing neuromelanin-sensitive mri |
| KR102600668B1 (en) * | 2022-10-18 | 2023-11-10 | 메디컬아이피 주식회사 | Disease prediction method and apparatus |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150125057A1 (en) * | 2012-05-04 | 2015-05-07 | Emory University | Methods, systems and computer readable storage media storing instructions for imaging and determining information associated with regions of the brain |
| KR20160058812A (en) | 2013-09-20 | 2016-05-25 | 트랜스뮤럴 바이오테크, 에스.엘. | Image analysis techniques for diagnosing diseases |
| KR101754291B1 (en) | 2017-04-04 | 2017-07-06 | 이현섭 | Medical image processing system and method for personalized brain disease diagnosis and status determination |
Family Cites Families (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8160676B2 (en) * | 2006-09-08 | 2012-04-17 | Medtronic, Inc. | Method for planning a surgical procedure |
| CN101681515A (en) * | 2007-06-21 | 2010-03-24 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | Model-based differential diagnosis of dementia and interactive setting of level of significance |
| WO2013165573A1 (en) * | 2012-05-04 | 2013-11-07 | Emory University | Methods, systems and computer readable storage media storing instructions for imaging and determining information associated with regions of the brain |
| KR101540254B1 (en) | 2013-06-24 | 2015-07-30 | 경북대학교 산학협력단 | Biosensor using cell expressing chemosensory receptor sensitive to sugar and a machine for dignosing Alzheimer's disease comprising the same |
| CN104899884A (en) * | 2015-06-03 | 2015-09-09 | 浙江工业大学 | Comprehensive analytical method for predicting early-stage Parkinson's disease |
| KR101860566B1 (en) | 2016-12-06 | 2018-05-23 | 경희대학교 산학협력단 | Method of providing information for diagnosis of Parkinson's Disease |
| KR101908126B1 (en) | 2017-03-21 | 2018-12-18 | 한국원자력의학원 | System and method for analyzing multimodal medical image |
| KR102068836B1 (en) | 2018-01-29 | 2020-02-11 | 한림대학교 산학협력단 | Generating device and method of inputting pattetn for a diagnosis of parkinson's disease |
| CN113164063A (en) * | 2018-10-10 | 2021-07-23 | 纽约市哥伦比亚大学托管会 | Systems, methods, and computer-accessible media for neuromelanin sensitive magnetic resonance imaging as a non-invasive indirect measure of dopamine function in the human brain |
| JP2022527629A (en) * | 2019-04-05 | 2022-06-02 | アーリー・インコーポレイテッド | Improved methods and compositions for synthetic biomarkers |
| KR102058884B1 (en) | 2019-04-11 | 2019-12-24 | 주식회사 홍복 | Method of analyzing iris image for diagnosing dementia in artificial intelligence |
| CN110232679A (en) * | 2019-05-24 | 2019-09-13 | 潘丹 | A kind of Alzheimer's disease genetic biomarkers object determines method and system |
| KR102097738B1 (en) * | 2020-03-03 | 2020-04-06 | 주식회사 휴런 | PARKINSON'S DISEASE DIAGNOSIS APPARATUS BASED ON AI(Artificial Intelligence) AND METHOD |
| CN111681184B (en) * | 2020-06-09 | 2023-02-24 | 复旦大学附属华山医院 | Neural melanin image reconstruction method, device, equipment and storage medium |
-
2021
- 2021-02-05 KR KR1020210016667A patent/KR102256345B1/en active IP Right Grant
- 2021-04-01 ES ES21166617T patent/ES2971911T3/en active Active
- 2021-04-01 EP EP21166617.7A patent/EP4039186B1/en active Active
- 2021-04-02 US US17/220,985 patent/US11207019B1/en active Active
- 2021-04-02 JP JP2021063383A patent/JP6942278B1/en active Active
- 2021-04-06 CN CN202110368053.9A patent/CN113077448B/en active Active
- 2021-05-18 KR KR1020210064023A patent/KR102288078B1/en active IP Right Grant
- 2021-05-18 KR KR1020210064024A patent/KR102278010B1/en active IP Right Grant
- 2021-05-18 KR KR1020210064025A patent/KR102278011B1/en active IP Right Grant
- 2021-05-18 KR KR1020210064022A patent/KR102288077B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150125057A1 (en) * | 2012-05-04 | 2015-05-07 | Emory University | Methods, systems and computer readable storage media storing instructions for imaging and determining information associated with regions of the brain |
| KR20160058812A (en) | 2013-09-20 | 2016-05-25 | 트랜스뮤럴 바이오테크, 에스.엘. | Image analysis techniques for diagnosing diseases |
| KR101754291B1 (en) | 2017-04-04 | 2017-07-06 | 이현섭 | Medical image processing system and method for personalized brain disease diagnosis and status determination |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20220292657A1 (en) * | 2021-03-11 | 2022-09-15 | Terran Biosciences, Inc. | Systems, devices, and methods for harmonization of imaging datasets including biomarkers |
| US12079960B2 (en) * | 2021-03-11 | 2024-09-03 | Terran Biosciences Inc. | Systems, devices, and methods for harmonization of imaging datasets including biomarkers |
| KR102582731B1 (en) * | 2022-09-30 | 2023-09-25 | 주식회사 브라이토닉스이미징 | Method and system for analyzing brain image |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102278010B1 (en) | 2021-07-15 |
| JP6942278B1 (en) | 2021-09-29 |
| CN113077448B (en) | 2022-04-26 |
| KR102288078B1 (en) | 2021-08-11 |
| KR102288077B1 (en) | 2021-08-11 |
| KR102278011B1 (en) | 2021-07-15 |
| JP2022120755A (en) | 2022-08-18 |
| CN113077448A (en) | 2021-07-06 |
| EP4039186B1 (en) | 2023-12-27 |
| ES2971911T3 (en) | 2024-06-10 |
| US11207019B1 (en) | 2021-12-28 |
| EP4039186A1 (en) | 2022-08-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102256345B1 (en) | apparatus and method for providing information on Parkinson's disease using neuromelanin image | |
| Jannin et al. | Validation in medical image processing. | |
| JP2017520305A (en) | Tissue region segmentation and prediction methods in patients with acute cerebral ischemia | |
| US20230329659A1 (en) | System and Methods of Prediction of Ischemic Brain Tissue Fate from Multi-Phase CT-Angiography in Patients with Acute Ischemic Stroke using Machine Learning | |
| CA3030939A1 (en) | System and method for estimating synthetic quantitative health values from medical images | |
| KR20190041136A (en) | Volume-based quantitative index analysis method and computer program for amyloid measurement in PET brain image | |
| Lin et al. | Using deep learning in ultrasound imaging of bicipital peritendinous effusion to grade inflammation severity | |
| WO2020179950A1 (en) | Deep learning-based method and device for prediction of progression of brain disease | |
| US8396266B2 (en) | Characterisation of functional medical image scans | |
| JP2021518205A (en) | Neurological examination system | |
| Daza et al. | Classification of Alzheimer's disease in MRI using visual saliency information | |
| Çelebi et al. | Leveraging Deep Learning for Enhanced Detection of Alzheimer's Disease Through Morphometric Analysis of Brain Images. | |
| Jain et al. | A review of deep learning-based disease detection in Alzheimer's patients | |
| KR102095731B1 (en) | Mra image learning method and assistance diagnosis method for blood vessel lesion of deep learning based assistance diagnosis system | |
| CN111278364B (en) | Information output apparatus, information output method, and recording medium | |
| Morello et al. | Ocular biometric measurements to diagnose neurological disorders due to wilson disease | |
| Memon et al. | Image pre-processing for differential diagnosis of multiple sclerosis using brain MRI | |
| Nayaki et al. | Alzheimer's detection at early stage using local measures on MRI: A comparative study on local measures | |
| WO2019003749A1 (en) | Medical image processing device, method, and program | |
| Rajasekar et al. | Segmentation and evaluation of multiple sclerosis in flair modality MRI with ResUNet | |
| Memon et al. | A Hybrid Learning Algorithm for Automatic MRI Segmentation of Neurodegenerative Diseases | |
| JP2023528749A (en) | Device to monitor side effects of treatment | |
| CN117830209A (en) | Based on 18 F-FDG PET/CT parkinsonism prediction method and device | |
| Mansingh et al. | PREMORBID BRAIN VOLUME AGAINST ALZHEIMER'S DISEASE USING MULTIMODAL BIG MEDICAL DATA ANALYSIS | |
| Qureshi | Computer aided assessment of CT scans of traumatic brain injury patients |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| A107 | Divisional application of patent | ||
| GRNT | Written decision to grant |